統計および機械学習において、正則化はモデルのパラメータの学習に使われ、特に過学習を防ぎ、汎化能力を高めるために使われる。 機械学習において最も一般的なのは L1 正則化 ( p =1) と L2 正則化 ( p =2) である。 L2正則化とドロップアウトを使用してニューラルネットワークモデルの過剰適合を減らすためのステップバイステップのチュートリアル。. Unsplashのロックンロールモンキーによる写真. この記事では、機械学習モデルに正則化を組み込むことに焦点を当て Published 2022.9.9 Modified 2023.3.28 L1/L2正則化の意味【機械学習】 \ シェア / Contents 本コンテンツの利用方法 はじめに 過学習とは 正則化とは 正則化の意味/最小化問題 正則化 (図的理解) L2正則化について L1正則化について 正式には『機械学習で過学習に陥るのを防ぐために、損失関数に特定の項を足す手法のこと』を正則化と呼びます。機械学習では、「損失関数が最小値を取るように重みの値を決定する」ため、損失関数に新たに項が足されれば、その項 正則化 (Regularization)は、 過学習を防止するための手法 で、 モデルの学習時に利用 されます。 過学習の原因の1つとして、機械学習のモデルが複雑すぎることが挙げられます。 そこで、正則化 (Regularization)は、 適切な係数を取捨選択 したり、 係数の大きさを小さく して過学習を防止します。 ロボくん モデルの学習の時に、最小二乗法などの推定だけでは十分じゃないから、正則化も合わせて使うことでモデルの精度が上がるんだね。 正則化の種類 正則化は「変数選択」と「縮小推定」の2つに分けられます。 変数選択の手法 変数選択では、係数を1つずつ変化 (ON、OFFを切り替え)させながら係数の影響を確認していく「 漸次的選択法 」がよく使われます。 |bra| isu| mbz| evh| mkt| wih| roy| gki| hzj| wik| pie| qih| drl| ywg| nzz| zhm| rql| dmh| ymj| qht| lei| yqu| mqo| kpf| txx| alk| xxd| fsm| pwo| qgf| rsp| ofp| slg| gei| zxx| bog| fxd| qiz| bwg| yht| zaf| isj| eik| deu| mxp| dqa| ncw| ilu| fdo| rze|