Как коэффициенты используются в машинном обучении для улучшения моделей?

Некоторые способы использования коэффициентов в машинном обучении для улучшения моделей:

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