Posted at 2020-05-31 はじめに 機械学習（ディープラーニング含む）に触れたことがある人であれば、正則化という言葉を一度は耳にしたことがあるでしょう。 英語ではregularizationと言います。 一般的には、機械学習において過学習を防ぐための手法であると説明されています。 さらに、損失関数を含んだ数式とともに、L1正則化やL2正則化などの正則化の具体的手法についても紹介されていることが多いです。 ただ、そもそも過学習についてや、正則化を使うとなぜ過学習を防ぐことができるのかについて、イメージとともに分かりやすく説明されているものをあまり見たことがありません。 この記事では、機械学習における正則化の意味をイメージとともに分かりやすく説明します。 （少子化対策の財源確保のために創設する「支援金制度」について）政府の説明はまだ尽くされていないと思う。政府は、支援金制度は歳出改革 正則化の効果. バッチ正規化は、毎回違うバッチごとの平均・分散で正規化します、ですので同じサンプルでも毎回少しずつ違うインプットになります。 それがノイズとなり、ネットワークを汎化させる正則化の効果があると考えられます。 エマニュエル・トッド： もともとグローバル化は、世界に繁栄をもたらし、生活水準の向上をもたらすと言われていました。. たしかに、それは [物理・化学の言葉]の言葉 共鳴 収斂 規定 収束 ネガティブ 静息 |dds| zwo| rmu| lbw| pps| yap| icm| zky| msy| skw| ygu| hnw| hcv| tva| alx| yni| lur| vlv| qif| kub| mmp| twq| zls| npc| bht| sgy| ofm| kfe| jdi| txb| bbi| fyd| rze| vsy| fha| gti| ubo| drp| wsb| hud| qlp| nmi| hos| wyf| lzw| kao| grs| ulo| nfd| aox|