Come i modelli imparano davvero, dalla discesa del gradiente vanilla ad Adam
La regolarizzazione viene spesso introdotta come una penalità aggiunta alla loss. Geometricamente, cambia quali vettori di parametri sono considerati economici o costosi. Questo cambia la forma del problema di ottimizzazione. Due simboli ricorrono qui sotto: R(θ) indica il termine di penalità, e λ (lambda) stabilisce con quale forza conta.
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▶ La Regolarizzazione come Geometria