Некоторые способы использования коэффициентов в машинном обучении для улучшения моделей:

• Регуляризация. 1 Достигается путём добавления штрафа к функции потерь. 1 Этот штраф ограничивает величину или сложность модели, помогая ей оставаться достаточно гибкой для адаптации к новым данным. 1 Например, L1-регуляризация склоняет некоторые веса к нулю, облегчая отбор признаков, а L2-регуляризация стремится равномерно распределить веса, предотвращая чрезмерное влияние отдельных признаков. 1
• Нормализация данных. 1 Это процесс приведения входных данных к общему масштабу без искажения различий в диапазонах значений. 1 Например, стандартизация (Z-преобразование) преобразует данные так, чтобы их среднее значение было равно нулю, а стандартное отклонение — единице. 1
• Коэффициент скорости обучения. 4 Воздействует на то, как быстро модель достигнет локального минимума (наилучшей точности). 4 Правильный выбор с самого начала гарантирует меньшую трату времени на тренировку модели. 4