ngoại động từ
làm theo đúng quy tắc, làm theo đúng thể thức
Default
chính quy hoá
Định nghĩa của từ regularize
regularizeverb
điều tiết
/ˈreɡjələraɪz//ˈreɡjələraɪz/"Regularize" bắt nguồn từ tiếng Latin "regularis", có nghĩa là "rule" hoặc "trật tự". Hậu tố "-ize" có nghĩa là "làm" hoặc "khiến trở thành". Do đó, "regularize" có nghĩa là "làm cho cái gì đó tuân theo một quy tắc hoặc tiêu chuẩn". Lần đầu tiên nó được sử dụng trong tiếng Anh vào thế kỷ 17 và bắt nguồn từ tiếng Anh trung đại "reguler".
Tóm Tắt
namespace
Ví dụ:
- In order to improve the accuracy of the model, we decide to regularize the training process by adding a L2 penalty term to the loss function.
Để cải thiện độ chính xác của mô hình, chúng tôi quyết định chuẩn hóa quá trình đào tạo bằng cách thêm một điều khoản phạt L2 vào hàm mất mát.
- The new version of the software includes a regularization feature, which helps to prevent overfitting and improve performance on new, unseen data.
Phiên bản mới của phần mềm bao gồm tính năng chính quy hóa, giúp ngăn ngừa tình trạng quá khớp và cải thiện hiệu suất trên dữ liệu mới, chưa từng thấy.
- To ensure that our machine learning algorithm generalizes well to new, unseen data, we regularize the weights of the neural network using L1 regularization.
Để đảm bảo thuật toán học máy của chúng tôi có thể tổng quát hóa tốt với dữ liệu mới, chưa từng thấy, chúng tôi điều chỉnh trọng số của mạng nơ-ron bằng cách sử dụng điều chỉnh L1.
- In the context of statistical models, regularization refers to the process of adding a penalty term to the likelihood function in order to prevent overfitting and improve the model's predictive power.
Trong bối cảnh của các mô hình thống kê, chính quy hóa đề cập đến quá trình thêm một điều khoản phạt vào hàm khả năng để ngăn ngừa tình trạng quá khớp và cải thiện sức mạnh dự đoán của mô hình.
- Regularization techniques are particularly useful in high-dimensional feature spaces, where overfitting is an acute problem.
Các kỹ thuật chính quy hóa đặc biệt hữu ích trong không gian đặc điểm có nhiều chiều, nơi mà hiện tượng quá khớp là một vấn đề nghiêm trọng.
- The regularization parameter must be carefully selected to balance the trade-off between model complexity and predictive performance.
Tham số chính quy phải được lựa chọn cẩn thận để cân bằng sự đánh đổi giữa độ phức tạp của mô hình và hiệu suất dự đoán.
- Ridge regularization, which corresponds to a L2 penalty term, is often preferred over L1 regularization because it tends to produce more stable coefficients estimates.
Phương pháp chuẩn hóa Ridge, tương ứng với một điều khoản phạt L2, thường được ưa chuộng hơn phương pháp chuẩn hóa L1 vì nó có xu hướng tạo ra các ước tính hệ số ổn định hơn.
- During the model selection process, regularization is one of the key hyperparameters that must be carefully tuned in order to find the best-performing model.
Trong quá trình lựa chọn mô hình, chính quy hóa là một trong những siêu tham số quan trọng phải được điều chỉnh cẩn thận để tìm ra mô hình có hiệu suất tốt nhất.
- Regularization techniques can also be used to promote interpretability and interpretability of the model's coefficients by encouraging certain features to have small coefficients.
Các kỹ thuật chính quy hóa cũng có thể được sử dụng để thúc đẩy khả năng diễn giải và khả năng lý giải các hệ số của mô hình bằng cách khuyến khích một số tính năng nhất định có hệ số nhỏ.
- Regularization is an essential tool in the data scientist's toolkit, helping to improve the performance, stability, and interpretability of machine learning algorithms in a variety of contexts.
Chuẩn hóa là một công cụ thiết yếu trong bộ công cụ của nhà khoa học dữ liệu, giúp cải thiện hiệu suất, tính ổn định và khả năng diễn giải của các thuật toán học máy trong nhiều bối cảnh khác nhau.