जुर्माने की शर्तें नियमितीकरण डेटा को विशेष मूल्यों (जैसे कि शून्य के पास छोटे मान) के प्रति पूर्वाग्रहित करके काम करता है। … L1 नियमितीकरण गुणांक के परिमाण के निरपेक्ष मान के बराबर L1 दंड जोड़ता है। दूसरे शब्दों में, यह गुणांकों के आकार को सीमित करता है।
L1 और L2 नियमितीकरण कैसे काम करता है?
L1 और L2 नियमितीकरण के बीच मुख्य सहज अंतर यह है कि L1 नियमितीकरण डेटा के माध्यिका का अनुमान लगाने की कोशिश करता है जबकि L2 नियमितीकरण डेटा के माध्य का अनुमान लगाने की कोशिश करता है ओवरफिटिंग से बचें। … वह मान गणितीय रूप से डेटा वितरण का माध्यिका भी होगा।
क्या L1 या L2 नियमितीकरण बेहतर है?
व्यावहारिक दृष्टिकोण से, L1 गुणांक को शून्य करने के लिए सिकुड़ता है जबकि L2 गुणांक को समान रूप से सिकोड़ता है। इसलिए L1 सुविधा चयन के लिए उपयोगी है, क्योंकि हम गुणांक से जुड़े किसी भी चर को छोड़ सकते हैं जो शून्य पर जाते हैं। दूसरी ओर, L2, तब उपयोगी होता है जब आपके पास संरेख/सहनिर्भर विशेषताएं हों।
रेगुलराइज़र कैसे काम करता है?
नियमन कार्य जटिल मॉडल में एक दंड या जटिलता शब्द या संकोचन शब्द जोड़कर वर्ग के अवशिष्ट योग (आरएसएस) के साथ । β0, β1, ….. β विभिन्न चर या भविष्यवाणियों (एक्स) के गुणांक अनुमानों का प्रतिनिधित्व करता है, जो क्रमशः सुविधाओं से जुड़े वजन या परिमाण का वर्णन करता है।
L1 नियमितीकरण ओवरफिटिंग को कैसे कम करता है?
L1 नियमितीकरण, जिसे L1 मानदंड या लासो (प्रतिगमन समस्याओं में) के रूप में भी जाना जाता है, पैरामीटर को 0 की ओर सिकोड़कर ओवरफिटिंग का मुकाबला करता है।
