Howtosignalprocessing
Regularisasi adalah teknik yang membantu mencegah overfitting dengan menghukum model untuk memiliki bobot besar. Pada dasarnya, model memiliki bobot besar saat tidak sesuai dengan data input.
- Apa tujuan regularisasi?
- Apa itu proses regularisasi?
- Apa itu regularisasi dan jenisnya?
- Apa itu L1 dan L2 regularisasi berfungsi?
Apa tujuan regularisasi?
Regularisasi mengacu pada teknik yang digunakan untuk mengkalibrasi model pembelajaran mesin untuk meminimalkan fungsi kerugian yang disesuaikan dan mencegah overfitting atau underfitting. Menggunakan regularisasi, kami dapat menyesuaikan model pembelajaran mesin kami dengan tepat pada set tes yang diberikan dan karenanya mengurangi kesalahan di dalamnya.
Apa itu proses regularisasi?
Dalam matematika, statistik, keuangan, ilmu komputer, khususnya dalam pembelajaran mesin dan masalah terbalik, regularisasi adalah proses yang mengubah hasil jawaban menjadi "lebih sederhana". Sering digunakan untuk mendapatkan hasil untuk masalah yang tidak masuk akal atau untuk mencegah overfitting.
Apa itu regularisasi dan jenisnya?
Regularisasi terdiri dari berbagai teknik dan metode yang digunakan untuk mengatasi masalah pemasangan berlebihan dengan mengurangi kesalahan generalisasi tanpa banyak mempengaruhi kesalahan pelatihan. Memilih model yang terlalu kompleks untuk titik data pelatihan seringkali dapat menyebabkan overfitting.
Apa itu L1 dan L2 regularisasi berfungsi?
L1 regularisasi, juga disebut regresi lasso, menambahkan "nilai absolut besarnya" dari koefisien sebagai istilah penalti ke fungsi kerugian. L2 regularisasi, juga disebut regresi punggungan, menambahkan "besarnya kuadrat" dari koefisien sebagai istilah penalti ke fungsi kerugian.
