Значение слова «регуляризация»
-
регуляриза́ция
1. матем. добавление некоторой дополнительной информации к условию с целью решить некорректно поставленную задачу или предотвратить переобучение
2. физ. технический приём в квантовой теории поля, позволяющий избегать математически некорректных выражений в промежуточных вычислениях
Фразеологизмы и устойчивые сочетания
Источник: Викисловарь
Делаем Карту слов лучше вместе
Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать
Карту слов. Я отлично
умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!
Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Вопрос: допекание — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?
Синонимы к слову «регуляризация»
Предложения со словом «регуляризация»
- Эксперименты с различными архитектурами и методами регуляризации позволяют оптимизировать производительность моделей для конкретных задач и наборов данных, таких как CIFAR-10.
- Валидационный набор используется для оценки влияния гиперпараметров, таких как скорость обучения, момент или коэффициенты регуляризации.
- Экспериментируя с различными значениями параметров регуляризации и вероятностью Dropout, вы можете найти оптимальные настройки для вашей задачи.
- (все предложения)
Цитаты из русской классики со словом «регуляризация»
- Государство берет на себя концентрацию и регуляризацию древних инстинктов кровавой мести и хочет сделать их вполне рациональными и подчиненными утилитарным целям.
- (все цитаты из русской классики)
Понятия со словом «регуляризация»
-
Регуляриза́ция — технический приём в квантовой теории поля, позволяющий избегать математически некорректных выражений в промежуточных вычислениях (то есть вместо явных бесконечностей мы оперируем конечными величинами). Подразумевается, что после получения окончательного ответа, регулирующий параметр устремляется к нулю и при этом окончательный ответ для наблюдаемой величины стремится к конечному значению.
- (все понятия)
Отправить комментарий
Предложения со словом «регуляризация»
Эксперименты с различными архитектурами и методами регуляризации позволяют оптимизировать производительность моделей для конкретных задач и наборов данных, таких как CIFAR-10.
Валидационный набор используется для оценки влияния гиперпараметров, таких как скорость обучения, момент или коэффициенты регуляризации.
Экспериментируя с различными значениями параметров регуляризации и вероятностью Dropout, вы можете найти оптимальные настройки для вашей задачи.
- (все предложения)