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2024년 1월 26일 (금) 09:30 기준 최신판
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 예시[ | ]
- L1 정칙화 - 가중치 절대값 합(1승)에 따라 페널티를 적용한다. (맨하탄 거리)
- L2 정칙화 - 가중치 제곱합(2승)에 따라 페널티를 적용한다. (유클리드 거리)
- 드롭아웃 정칙화
- 조기 중단 - 정식으로 인정되는 정칙화 방식은 아니지만, 과적합을 효과적으로 제한할 수 있다.
3 같이 보기[ | ]
- 정칙
- 벌점화
- 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"
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