Kỹ thuật thường xuyên được sử dụng trong máy học để cải thiện mô hình tổng quát bằng cách ngăn chặn sự hạn chế hoặc hình phạt cho quá trình đào tạo mô hình, giúp mô hình thực hiện tốt hơn trên dữ liệu vô hình. hiểu những kỹ thuật này ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình là thiết yếu cho phát triển các mô hình mạnh mẽ.

Loại công nghệ thường xuyên hóa

Phương pháp thông thường là L1, L2, và DPout (L2, L2, L2, và loại bỏ).

Tính toán hiệu ứng khi tổng quát hóa

Hiệu ứng thường xuyên hóa mô hình tổng quát có thể được đánh giá qua các giá trị cân bằng. So sánh cách đào tạo và các lỗi hiệu quả giúp xác định nếu việc chuẩn hóa của mô hình cải thiện khả năng tổng quát.

Một cách tiếp cận liên quan đến việc huấn luyện mô hình mà không cần thường xuyên hóa, rồi đánh giá hiệu suất của chúng trên một bộ thử nghiệm riêng biệt. sự khác biệt trong sai sót cho thấy tác động của kỹ thuật thông thường.

Phương pháp tính toán thực tế

Sự va chạm là một phương pháp phổ biến để ước tính hiệu ứng của sự bình thường, bao gồm phân chia dữ liệu thành nhiều tập hợp con, đào tạo mô hình, và đo lường hiệu suất của chúng trên các tập đoàn con.

Các thước đo như độ chính xác, độ chính xác, nhớ lại hoặc có nghĩa là lỗi bình phương có thể được dùng để định lượng các thay đổi hiệu suất. Việc vẽ các thước đo này chống lại các tham số đều đặn giúp xác định giá trị tối ưu.

  • Huấn luyện người mẫu với những ưu điểm khác nhau
  • Đánh giá dữ liệu hợp lệ
  • Dùng sự va chạm để đảm bảo độ mạnh
  • So sánh tiểu dụng với mô hình trục cơ bản