regularizerとnormalizerの意味/違いを知ろう！

単語の意味

regularizer

- モデルの過学習を防ぐために機械学習で使用されます。

- モデルの損失関数にペナルティ項を追加する数学関数を参照します。

- パラメータに制約を追加することでモデルの複雑さを軽減するのに役立つ手法について話します。

normalizer

- 統計でデータを標準形式に変換するために使用されます。

- 特徴の値を固定範囲にスケーリングする手法を指します。

- データセットの値を調整して、平均が 0 で標準偏差が 1 になるように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. どちらもデータサイエンスと機械学習で使用される手法です。
• 2. どちらの場合も、入力データまたはモデル パラメーターの変更が伴います。
• 3. どちらもモデルのパフォーマンスを向上させることを目的としています。
• 4. どちらも、モデルの過学習を防ぐために使用できます。

この二つの単語の違いは？

• 1. 目的: Regularizers モデルの複雑さを軽減することを目的としており、 normalizers データを標準形式に変換することを目的としています。
• 2. 関数: Regularizers モデルの損失関数にペナルティ項を追加し、 normalizers データの値を調整します。
• 3. アプリケーション: Regularizers はモデル パラメーターに適用され、 normalizers は入力データに適用されます。
• 4. 効果: Regularizers モデルの分散を縮小し、 normalizers データのスケールを縮小します。
• 5. 例: 一般的な regularizers の種類には L1、L2、ElasticNet があり、一般的な normalizers の種類には MinMaxScaler、StandardScaler、RobustScaler などがあります。

📌

これだけは覚えよう！

Regularizer と normalizer は、どちらもデータサイエンスと機械学習で使用される手法です。ただし、それらの違いは、その目的と機能にあります。 regularizer はパラメーターに制約を追加することでモデルの複雑さを軽減することを目的としており、 normalizer は値を調整して入力データを標準形式に変換します。どちらの手法も、モデルのパフォーマンスを向上させ、過学習を防ぐために使用できます。