Regularização no processamento de imagens

A regularização é uma técnica que ajuda a prevenir o excesso de ajuste, penalizando um modelo para ter pesos grandes. Essencialmente, um modelo tem pesos grandes quando não se encaixa adequadamente nos dados de entrada.

1. Qual é o objetivo da regularização?
2. O que é processo de regularização?
3. O que é regularização e seus tipos?
4. O que é a regularização de L1 e L2 funciona?

Qual é o objetivo da regularização?

A regularização refere -se a técnicas que são usadas para calibrar modelos de aprendizado de máquina, a fim de minimizar a função de perda ajustada e impedir a ajuste ou subajuste. Usando a regularização, podemos ajustar nosso modelo de aprendizado de máquina adequadamente em um determinado conjunto de testes e, portanto, reduzir os erros nele.

O que é processo de regularização?

Em matemática, estatística, finanças, ciência da computação, particularmente em aprendizado de máquina e problemas inversos, a regularização é um processo que altera a resposta do resultado para ser "mais simples". É frequentemente usado para obter resultados para problemas mal postos ou para evitar o excesso de ajuste.

O que é regularização e seus tipos?

A regularização consiste em diferentes técnicas e métodos usados ​​para abordar a questão da ajuste excessiva, reduzindo o erro de generalização sem afetar muito o erro de treinamento. Escolher modelos excessivamente complexos para os pontos de dados de treinamento geralmente pode levar a excesso de ajuste.

O que é a regularização de L1 e L2 funciona?

A regularização de L1, também chamada de regressão Lasso, acrescenta o "valor absoluto de magnitude" do coeficiente como um termo de penalidade à função de perda. A regularização de L2, também chamada de regressão de cume, acrescenta a "magnitude quadrada" do coeficiente como termo de penalidade à função de perda.