Айып Шарттарын Регуляризациялоо белгилүү бир маанилерге (мисалы, нөлгө жакын кичинекей маанилерге) багыттоо аркылуу иштейт. … L1 нормалдаштыруу коэффициенттердин чоңдугунун абсолюттук маанисине барабар L1 жазаны кошот. Башкача айтканда, ал коэффициенттердин өлчөмүн чектейт.
L1 жана L2 регуляризациясы кантип иштейт?
L1 менен L2 регуляризациясынын ортосундагы негизги интуитивдик айырма - L1 регуляризациясы маалыматтардын медианасын баалоого аракет кылат, ал эми L2 регуляризациясы маалыматтардын орточо маанисин баалоого аракет кылат. ашыкча тууралоодон качуу. … Бул маани математикалык жактан берилиштердин бөлүштүрүлүшүнүн медианасы болот.
L1 же L2 регуляризациясы жакшыбы?
Практикалык көз караштан алганда, L1 коэффициенттерди нөлгө чейин кичирейтүүгө умтулат, ал эми L2 коэффициенттерди бирдей кыскартууга умтулат. Ошондуктан L1 өзгөчөлүктөрдү тандоо үчүн пайдалуу, анткени биз нөлгө бара турган коэффициенттерге байланышкан бардык өзгөрмөлөрдү таштай алабыз. L2, тескерисинче, коллинеардык/көз каранды функцияларыңыз болгондо пайдалуу.
Регуляризатор кантип иштейт?
Регуляциялоо комплекстүү моделине жаза же татаалдык мөөнөтүн же чарчылардын калдык суммасы (RSS) менен кичирейтүү мөөнөтүн кошуу менен иштейт. β0, β1, ….. β ар кандай өзгөрмөлөр же болжолдоочулар (X) үчүн бааланган коэффициенттерди билдирет, алар тиешелүүлүгүнө жараша өзгөчөлүктөргө тиркелген салмактарды же чоңдуктарды сүрөттөйт.
L1 регуляризациясы ашыкча тууралоону кантип азайтат?
L1 нормалдаштыруу, L1 нормасы же Лассо (регрессия көйгөйлөрүндө) деп да белгилүү, ашыкча тууралоо менен, параметрлерди 0гө кичирейтүү менен күрөшөт.
