単語の意味
- データを標準の範囲または分布にスケーリングするプロセスを指します。 - 平均と単位分散がゼロになるようにのデータの変換を記述します。 - 特定の範囲またはスケール内に収まるように値を調整することについて話します。
- 過学習を防ぐためにモデルの損失関数にペナルティ項を追加するプロセスを指します。 - モデルの複雑さを軽減して汎化パフォーマンスを向上させる手法について説明します。 - 極値を回避するためにモデルのパラメータに制約を導入する方法について話します。
この二つの単語の似ている意味
- 1どちらも機械学習で使用される手法です。
- 2どちらも、パフォーマンスを向上させるためにデータまたはモデルを変更する必要があります。
- 3どちらも、オーバーフィットを防ぎ、汎化を改善するために使用されます。
- 4どちらも、さまざまな種類のモデルやデータセットに適用できます。
- 5どちらも、適切なパラメーターと設定を慎重に検討する必要があります。
この二つの単語の違いは？
- 1目的: Normalization はデータを標準範囲にスケーリングするために使用され、regularizationはオーバーフィットを防ぎ、汎化を改善するために使用されます。
- 2方法: Normalization はデータの値を調整し、regularizationはモデルのパラメータまたは損失関数を変更します。
- 3効果: Normalization により、データの一貫性と比較が可能になると同時に、regularizationモデルの複雑さが軽減され、一般化機能が向上します。
- 4アプリケーション: Normalization はデータの前処理で一般的に使用され、regularizationは通常、モデルのトレーニング中に適用されます。
- 5型: Normalization には最小/最大スケーリングや Z スコア スケーリングなどのさまざまなタイプがありますが、regularization には L1 正則化や L2 正則化などのさまざまな方法があります。
📌
これだけは覚えよう！
Normalizationとregularizationはどちらも、パフォーマンスを向上させるために機械学習で使用される手法です。ただし、目的、方法、効果、用途、種類が異なります。Normalization はデータを標準範囲または分布にスケーリングし、regularization はモデルのパラメーターまたは損失関数を変更することでオーバーフィットを防ぎ、汎化を改善します。
