мы получили некое большое положительное значение y-y[i] и хотим его оптимизировать стремлением к минимуму и прибавляем еще одно положительное значение. как это нам поможет?
Тут все просто. Мы минимизируем не только ошибку, но и сумму весов. Модель не сможет уменьшить ошибку, а веса оставить большие, так как эти огромные веса будут приплюсоваться к ошибке, и из-за этого ошибка сама будет большой.
Очень понятно объяснён смысл регуляризации и где её место в формуле!!! ОГРОМНАЯ благодарность!
Лучше объяснение для начинающего. Наконец я понял, что такое L1 и L2 регуляризации.
Спасибо огромное! Топовое объяснение. Теперь гораздо легче читать заумные публикации по этому вопросу.
Спасибо за понятное объяснение!
Очень здорово
Чётко! Спасибо!
потрясающе !
Круто объяснил, спасибо
Спасибо
мы получили некое большое положительное значение y-y[i] и хотим его оптимизировать стремлением к минимуму и прибавляем еще одно положительное значение. как это нам поможет?
Тут все просто. Мы минимизируем не только ошибку, но и сумму весов. Модель не сможет уменьшить ошибку, а веса оставить большие, так как эти огромные веса будут приплюсоваться к ошибке, и из-за этого ошибка сама будет большой.
Спасибо