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* 역문제를 풀 때나 머신러닝에서 활용한다. | * 역문제를 풀 때나 머신러닝에서 활용한다. | ||
2020년 10월 18일 (일) 17:31 판
1 개요
- 모델의 복잡도에 페널티를 부여하는 일
- 과적합 방지를 위해 어떤 기준에 따라 벌점 정보를 추가하는 일
- 불량조건문제(ill-posed problem)를 풀거나 과적합을 방지하기 위해 정보를 추가하는 과정
- 역문제를 풀 때나 머신러닝에서 활용한다.
- 과적합을 방지하는 데 도움이 된다.
2 종류
3 같이 보기
- 정칙
- 불량조건문제
- 편향-분산 트레이드오프(bias–variance tradeoff)
- Bayesian interpretation of kernel regularization
- 행렬 정칙화(matrix regularization)
- 티호노프 정칙화
- 정칙화율
- 정칙화 최소제곱(regularized least squares)
4 참고
네이버백과 "정칙화"- ↑ 엄밀하게는 정칙화가 아니지만 과적합을 효과적으로 제한할 수 있다.
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