Apakah regularisasi?
Regularisasi dalam konteks pembelajaran mesin ialah teknik penting yang digunakan untuk meningkatkan prestasi generalisasi model, terutamanya apabila berurusan dengan data berdimensi tinggi atau model kompleks yang terdedah kepada overfitting. Overfitting berlaku apabila model mempelajari bukan sahaja corak asas dalam data latihan tetapi juga bunyi bising, mengakibatkan
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Langkah pertama dalam Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Bagaimanakah penyelarasan boleh membantu menangani masalah overfitting dalam model pembelajaran mesin?
Regularisasi ialah teknik yang berkuasa dalam pembelajaran mesin yang boleh menangani masalah overfitting dalam model dengan berkesan. Overfitting berlaku apabila model mempelajari data latihan terlalu baik, sehingga ia menjadi terlalu khusus dan gagal untuk membuat generalisasi dengan baik kepada data yang tidak kelihatan. Regularisasi membantu mengurangkan isu ini dengan menambahkan tempoh penalti
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Asas EITC/AI/TFF TensorFlow, Masalah overfitting dan underfitting, Menyelesaikan masalah overfitting dan underfitting model - bahagian 2, Semakan peperiksaan