Definiciones
- Se refiere al proceso de escalado de datos a un rango o distribución estándar. - Describir la transformación de los datos para que tengan una media cero y una varianza unitaria. - Hablando del ajuste de valores para que se ajusten a un rango o escala específica.
- Se refiere al proceso de agregar un término de penalización a la función de pérdida de un modelo para evitar el sobreajuste. - Describir la técnica de reducción de la complejidad de un modelo para mejorar su rendimiento de generalización. - Hablando sobre el método de introducir restricciones a los parámetros de un modelo para evitar valores extremos.
Lista de similitudes
- 1Ambas son técnicas utilizadas en el aprendizaje automático.
- 2Ambos implican modificar datos o modelos para mejorar el rendimiento.
- 3Ambos se utilizan para evitar el sobreajuste y mejorar la generalización.
- 4Ambos se pueden aplicar a varios tipos de modelos y conjuntos de datos.
- 5Ambos requieren una cuidadosa consideración de los parámetros y configuraciones apropiados.
¿Cuál es la diferencia?
- 1Propósito: La normalización se utiliza para escalar los datos a un rango estándar, mientras que la regularización se utiliza para evitar el sobreajuste y mejorar la generalización.
- 2Método: La normalización ajusta los valores de los datos, mientras que la regularización modifica los parámetros del modelo o la función de pérdida.
- 3Efecto: La normalización garantiza que los datos sean coherentes y comparables, mientras que la regularización reduce la complejidad del modelo y mejora su capacidad de generalización.
- 4Aplicación: la normalización se usa comúnmente en el preprocesamiento de datos, mientras que la regularización se aplica normalmente durante el entrenamiento del modelo.
- 5Tipos: La normalización tiene varios tipos, como el escalado mínimo-máximo y el escalado de puntuación z, mientras que la regularización tiene diferentes métodos, como la regularización L1 y L2.
¡Recuérdalo!
La normalización y la regularización son técnicas utilizadas en el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento. Sin embargo, difieren en su propósito, método, efecto, aplicación y tipos. La normalización escala los datos a un rango o distribución estándar, mientras que la regularización evita el sobreajuste y mejora la generalización modificando los parámetros del modelo o la función de pérdida.
