የቅጣት ውልን ማደራጀት የሚሰራው መረጃን ወደተወሰኑ እሴቶች በማድላት ነው (እንደ ዜሮ አቅራቢያ ያሉ ትናንሽ እሴቶች)። … L1 መደበኛነት የፍፁም የ Coefficients መጠን ጋር እኩል የሆነ የL1 ቅጣት ይጨምራል። በሌላ አገላለጽ የቁጥር መጠንን ይገድባል።
L1 እና L2 መደበኛ ማድረግ እንዴት ነው የሚሰራው?
በL1 እና L2 መደበኛነት መካከል ያለው ዋናው የሚታወቅ ልዩነት L1 መደበኛነት የመረጃውን አማካኝ ለመገመት ሲሞክር የL2 መደበኛነት የመረጃውን አማካይ ለመገመት ሲሞክር ነው። ከመጠን በላይ መገጣጠምን ያስወግዱ. … ያ እሴት እንዲሁ በሂሳብ የውሂብ ስርጭት መካከለኛ ይሆናል።
L1 ወይም L2 መደበኛ ማድረግ የተሻለ ነው?
ከተግባራዊ እይታ አንጻር L1 ኮፊፊሴፍቶችን ወደ ዜሮ የመቀነስ አዝማሚያ ሲኖረው L2 ግን የቁጥር መጠኖችን በእኩል መጠን ይቀንሳል። L1 ስለዚህ ባህሪን ለመምረጥ ጠቃሚ ነው, ምክንያቱም ወደ ዜሮ የሚሄዱትን ማናቸውንም ተለዋዋጮች መጣል ስለምንችል. L2፣ በሌላ በኩል፣ ኮላይኔር/ኮፔዲየር ባህሪያት ሲኖርዎት ይጠቅማል።
እንዴት Regularizer ይሰራል?
ማስተካከል በ በቅጣት ወይም ውስብስብነት ቃል ወይም የመቀነስ ቃል ከቀሪ ድምር ካሬ (RSS) ጋር ወደ ውስብስቡ ሞዴል ይሰራል። β0፣ β1፣ ….. β ለተለያዩ ተለዋዋጮች ወይም ትንበያዎች(X) የቁጥር ግምቶችን ይወክላል፣ ይህም ከባህሪያቱ ጋር የተያያዙትን ክብደቶች ወይም መጠን እንደቅደም ተከተላቸው ይገልጻል።
L1 መደበኛ ማድረግ ከመጠን በላይ መገጣጠምን እንዴት ይቀንሳል?
L1 መደበኛነት፣ L1 norm ወይም Lasso በመባልም ይታወቃል (በዳግም መመለሻ ችግሮች)፣ መለኪያዎችን ወደ 0 በማሳነስ ን ይዋጋል።
