일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 통계학
- 활성화 함수
- 백준
- 자바 프로젝트
- 자바 영화 api
- DCP
- pandas
- C# 프로젝트
- 경사하강법
- MLP
- 인공지능
- 영화 api
- 정규화
- python
- API
- 의료 ai 대학원 월급
- 코딩테스트
- 인공지능 깃 버전관리
- 자바
- 머신러닝
- 딥러닝
- 파이썬 경사하강법
- 디자인패턴
- 대학원 월급
- 대학원 급여
- 딥러닝 실험 깃 버전관리
- 파이썬
- Dehaze
- 디자인 패턴
- 로스트아크
Archives
- Today
- Total
목록L2 regularization (1)
대학원 일기

Regularization(규제화) 정규화, 규제화 또는 정직화라고 불리며, 오버피팅(overfitting)을 해결하기 위한 방법 중의 하나로 L1, L2 Regularization, Dropout, Batch normalization 등이 있다. 오버피팅은 한국어로 과적합이라고 하며, train set은 매우 잘 맞히지만, validation/test set은 맞히지 못하는 현상을 말한다. 더 좋은 결과를 얻기 위해서는 새로운 시험, 즉 test set에서도 잘 맞혀야하므로 regularization 기법으로 모델에 제약 조건을 걸어 모델의 train loss를 증가시키는 역할을 한다. 그래서 train loss는 약간 증가하지만 결과적으로, validation loss나 최종 test loss를 감소..
AI
2023. 11. 20. 01:38