L1 Normalleştirmeyi İnceleme
Bu alıştırmada küçük ve az gürültülü bir eğitim veri kümesi bulunmaktadır. Bu tür ortamlarda, fazla uyumlu hale getirmek gerçek bir sorundur. Düzenlemenin faydası olabilir, peki hangi tür normalleştirme?
Bu alıştırma birbiriyle bağlantılı beş görevden oluşmaktadır. Beş görev arasındaki karşılaştırmaları basitleştirmek için her görevi ayrı bir sekmede çalıştırın. ÖZELLİKLERİ birbirine bağlayan çizgilerin kalınlığının her bir özelliğin göreli ağırlıklarını yansıttığına dikkat edin.
Görev | Normalleştirme Türü | Normalleştirme Oranı (lambda) |
---|---|---|
1 | L2 | 0,1 |
2 | L2 | 0.3 |
3 | L1 | 0,1 |
4 | L1 | 0.3 |
5 | L1 | deneme |
Sorular:
- L2'den L1 normalleştirmesine geçiş, test kaybı ile eğitim kaybı arasındaki deltayı nasıl etkiler?
- L2'den L1 normalleştirmesine geçiş, öğrenilen ağırlıkları nasıl etkiler?
- L1 normalleştirme oranını (lambda) artırmak, öğrenilen ağırlıkları nasıl etkiler?
(Yanıtlar alıştırmanın hemen altında görünür.)