|
L1 Regulyarizatsiya (Lasso Regulyarizatsiya)
|
| bet | 10/32 | | Sana | 20.12.2023 | | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinali durdona struktura 1-mustaqil, 111111 (1) (1) (1) (1), cfg ch1 vol 2 (1), 89S51 platformasi (1), hadamard, 2-Tajriba ishi, 6-Tajriba ishi, Mavzu mantiqiy elementlar va sxemalar-fayllar.org, Raqamli qurilmalarni loyihalashga kirish-fayllar.org, METROLOGIYA VA STANDARTLASHTIRISHL1 Regulyarizatsiya (Lasso Regulyarizatsiya): Bu regulyarizatsiya usuli modellarga L1 normani qo‘shib, modellarga qo‘shimcha shartlar kiritadi. Bu shartlar modellarning bir nechta parametrlarini nollarga yaqinlashtiradi, bu esa modellarga qisqa yechimlar (sparse solutions) chiqarishda yordam beradi. Shu sababli, bu regulyarizatsiya usuli haqiqiy ma’lumotlarda kam foydalaniladigan parametrlarni tanlash uchun qulaydir.
L2 Regulyarizatsiya (Ridge Regulyarizatsiya): Bu usulda modellarga L2 normani qo‘shish orqali qo‘shimcha shartlar kiritiladi. Ushbu shartlar modellarning parametrlarini kattalashtiradi, ammo ularni ham nolga yaqinlashtirmaydi. L2 regulyarizatsiya modellarni o‘qitish va sinovda o‘zgaruvchilarga o‘zlarining qiymatlarini kamaytirishda yordam beradi.
Regulyarizatsiya modellarni yaxshi o‘rgatish va sinovdan so‘ng moslashuvni yaxshilashda foydalaniladi. U, o‘qitish jarayonida modelning o‘zgaruvchilarini kontrol qiladi va shunday qilib, o‘zgaruvchilar orasidagi eng muhim bo‘lganlarni aniqlash va ularni modelning muhimlik darajasiga muvofiq qo‘llab-quvvatlashga yordam beradi. Bu esa modelning o‘zini ko‘tarib borish, o‘qitilgan ma’lumotlar va yangi ma’lumotlar orasidagi ishlab chiqishni yaxshilashda yordam beradi.
15. Model qurishda bo‘ladigan Underfitting muammosi va uni hal qilish usullari
ChatGPT
Underfitting, model o‘qitilganda modelning o‘zgaruvchilarni o‘zlashtirishda juda minimalistik bo‘lishi sababli sodir bo‘ladi. Bu esa modelning o‘qitilgan ma’lumotlarga ham yangi ma’lumotlarga mos kelmay qolishi aniqroq ko‘rsatki. Underfitting haqiqiy dunyoda ma‘lumotlar bo‘yicha juda osonroq yechim topishning natijasi bo‘ladi.
Underfitting muammolari quyidagi sabablarga olib keladi:
Modelning Osonligi: Model juda oddiy bo‘lishi mumkin, masalan, juda kam parametrlarga ega bo‘lishi.
Ma‘lumotlar Soni: Ma‘lumotlar soni juda kam bo‘lishi, masalan, o‘qitish uchun yetarli ma‘lumotlar mavjud emas yoki ma‘lumotlar juda simplifikatsiyalangan.
Underfitting ni hal qilish uchun quyidagi usullardan foydalanish mumkin:
|
| |
