job interview preparation4 Common regularization techniques in ML - Data augmentation Data augmentation is a technique used in machine learning and computer vision to artificially increase the size and diversity of the training dataset by applying a set of transformations to the existing data. The main goal of data augmentation is to introduce variations in the training data so that the model can learn and generalize better. By generating additional examples, data augmentation he.. 2023. 8. 2. 기계학습에서 자주 사용하는 정규화 기법 - 가중치 감쇠(Weight decay) 가중치 감쇠(Weight decay)는 머신 러닝에서 과적합을 예방하기 위해 손실 함수에 페널티 항을 추가하는 기술입니다. 이 페널티 항은 가중치의 제곱의 합에 비례하는 값으로 계산됩니다. 이 페널티 항은 모델이 큰 가중치 값을 피하도록 유도하여 과적합과 새로운 데이터에 대한 부정확한 일반화를 방지합니다. L2 정규화 또는 L2 규제라고도 알려진 가중치 감쇠에서는 손실 함수에 추가되는 페널티 항을 정의합니다. 이 페널티 항은 정규화 매개변수(람다 또는 알파)와 가중치의 제곱의 합의 곱으로 계산됩니다. 이 항은 원래의 손실 함수에 더해집니다. 정규화 매개변수는 정규화 효과의 강도를 결정하며 일반적으로 실험이나 교차 검증을 통해 결정됩니다. 가중치 감쇠 페널티 항의 효과는 모델이 학습 중에 손실 함수와 정규.. 2023. 8. 2. Common regularization techniques in machine learning - Early Stopping Early stopping is a technique employed in machine learning to prevent overfitting of a model. It involves monitoring the performance of the model on a separate validation set during the training process. The validation set consists of data that the model has not been trained on and therefore provides a measure of how well the model generalizes to unseen data. The training process typically invol.. 2023. 8. 2. Common regularization techniques in machine learning Regularization is a technique in machine learning that aims to prevent overfitting by adding a penalty term to the loss function. This penalty term discourages complex models that fit the training data too well but may not generalize well to unseen data. Some common regularization techniques in machine learning include: 1. L1 and L2 Regularization: L1 regularization, also known as Lasso regressi.. 2023. 8. 2. 이전 1 다음