Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
L2 или L2-регуляризация (также известная как регуляризация Тихонова) является методом регуляризации, используемым в машинном обучении и статистике. Он используется для уменьшения переобучения модели путем добавления штрафа (регуляризации) к функции потерь модели.
L2-регуляризация добавляет к функции потерь сумму квадратов весов модели, умноженных на коэффициент регуляризации. Это приводит к тому, что модель предпочитает более равномерное распределение весов, что может помочь уменьшить влияние выбросов и шума в данных.
L2-регуляризация также может быть использована для выполнения отбора признаков, где веса признаков, которые не вносят значительный вклад в предсказания модели, будут уменьшены близкими к нулю значениями.
В контексте нейронных сетей, L2-регуляризация также известна как весовая декей или весовая регуляризация.