dropout (1) 썸네일형 리스트형 Regularization(정칙화) Regularization 정칙화(Regularization) vs 정규화(Normalization) 정규화(Normalization) 데이터셋에 대해 모든 features가 동일한 범위를 갖도록 전처리하는 과정 z-score, min-max scaling 등이 있다. 피처 간 값의 범위 차이가 클 경우, 데이터의 분포가 feature값의 범위에 의해 왜곡되어 학습을 방해한다는 문제점이 있다. normalization은 모든 feature의 범위를 동일하게 하여 모델 학습을 돕는다. 정칙화(Regularization) 오버피팅(overfitting)을 해결하기 위한 방법 중의 하나 L1, L2 Regularization, Dropout, Batch normalization 등이 있다. overfittin.. 이전 1 다음
