দণ্ডের শর্তাবলী নিয়মিতকরণ নির্দিষ্ট মানগুলির (যেমন শূন্যের কাছাকাছি ছোট মান) প্রতি পক্ষপাতমূলক ডেটার মাধ্যমে কাজ করে। … L1 রেগুলারাইজেশন একটি L1 পেনাল্টি যোগ করে যা কোফিসিয়েন্টের পরিমাপের পরম মানের সমান। অন্য কথায়, এটি সহগগুলির আকার সীমিত করে।
L1 এবং L2 নিয়মিতকরণ কিভাবে কাজ করে?
L1 এবং L2 নিয়মিতকরণের মধ্যে প্রধান স্বজ্ঞাত পার্থক্য হল যে L1 নিয়মিতকরণ ডেটার মাঝামাঝি অনুমান করার চেষ্টা করে যখন L2 নিয়মিতকরণ ডেটার গড় অনুমান করার চেষ্টা করে অতিরিক্ত ফিটিং এড়িয়ে চলুন। … সেই মানটি গাণিতিকভাবে ডেটা বিতরণের মধ্যমাও হবে৷
L1 বা L2 নিয়মিতকরণ কি ভালো?
ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে, L1 সহগকে শূন্যে সঙ্কুচিত করে যেখানে L2 সমানভাবে সহগ সঙ্কুচিত করে। L1 তাই বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য উপযোগী, কারণ আমরা সহগগুলির সাথে যুক্ত যেকোন ভেরিয়েবল শূন্যে যেতে পারি। অন্যদিকে, L2 উপযোগী যখন আপনার সমনক্ষত্র/সহনির্ভর বৈশিষ্ট্য থাকে।
রেগুলারাইজার কিভাবে কাজ করে?
নিয়মিতকরণ জটিল মডেলে একটি জরিমানা বা জটিলতা শব্দ বা সংকোচন শব্দ অবশিষ্ট স্কোয়ার (RSS) এর সাথে যোগ করে কাজ করে। β0, β1, ….. β বিভিন্ন ভেরিয়েবল বা ভবিষ্যদ্বাণীকারীর (X) সহগ অনুমানের প্রতিনিধিত্ব করে, যা যথাক্রমে বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সংযুক্ত ওজন বা মাত্রা বর্ণনা করে৷
কিভাবে L1 নিয়মিতকরণ ওভারফিটিং কমায়?
L1 নিয়মিতকরণ, যা L1 আদর্শ বা ল্যাসো (রিগ্রেশন সমস্যায়) নামেও পরিচিত, লড়াই করে অভারফিটিং 0. এর দিকে প্যারামিটার সঙ্কুচিত করে।
