Как моделите наистина се учат — от обикновено градиентно спускане до Adam
Регуляризацията често се въвежда като наказание (penalty), добавено към загубата. Геометрично тя променя кои вектори на параметри се смятат за евтини или скъпи. Това променя формата на оптимизационния проблем. По-долу се повтарят два символа: R(θ) назовава наказателния член, а λ (ламбда) задава колко силно се брои той.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Регуляризацията като геометрия