"정칙화율"의 두 판 사이의 차이

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==개요==
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;regularization rate
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;정칙화율
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* 람다(λ)로 표현되는 스칼라값
* 람다(λ)로 표현되는 스칼라값
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[[분류: 머신러닝]]
[[분류: 머신러닝]]
[[분류: 正]][[분류: 則]][[분류: 化]][[분류: 率]]

2020년 7월 29일 (수) 00:54 판

1 개요

regularization rate
正則化
정칙화율
  • 람다(λ)로 표현되는 스칼라값
  • 정칙화 함수의 상대적 중요도를 지정한다.
  • 다음은 정칙화율의 영향을 보여주는 단순화된 손실 방정식이다.
[math]\displaystyle{ 최소화(손실\ 함수+\lambda(정규화\ 함수)) }[/math]
  • 정칙화율을 높이면 과적합이 감소하지만 모델의 정확성이 떨어질 수 있습니다.

2 같이 보기

3 참고

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