L1 썸네일형 리스트형 Regularization, 정형화 - Norm 기반 Regularization 정형화란, 오비피팅이나 ill-posed(1개의 유일한 정답이 존재하지 않는) 문제를 가지고 있는 머신러닝 모델에 추가적인 정보를 더하거나 제약사항을 두는 등의 과정을 통해 문제를 해결하는 방법이다. 이는 모델의 학습 에러를 줄이기 위한 것이 아닌 일반화 에러를 줄이기 위한 프로세스이다. 딥러닝을 위한 정형화의 종류로는 다음의 방법들이 있다. 1. 제한을 거는 파라미터값을 삽입 (Parameter Norm Penalties) 2. 데이터 증대 (Dataset Augmentation) 3. 노이즈 활용 (Noise Robustness) 4. 준지도 학습 (Semi-Supervised Learing) 5. 단일 신경망으로 유사성이 있는 여러 작업 수행 (Multitask Learning) 6. 이른 학습 중.. 더보기 이전 1 다음
