Seyreklik İçin Normalleştirme: Oyun Alanı Alıştırması

Tahmini Süre: 8 dakika

L₁ Normalleştirmeyi İnceleme

Bu alıştırmada küçük ve az gürültülü bir eğitim veri kümesi bulunmaktadır. Bu tür ortamlarda, fazla uyumlu hale getirmek gerçek bir sorundur. Düzenlemenin faydası olabilir, peki hangi tür normalleştirme?

Bu alıştırma birbiriyle bağlantılı beş görevden oluşmaktadır. Beş görev arasındaki karşılaştırmaları basitleştirmek için her görevi ayrı bir sekmede çalıştırın. ÖZELLİKLERİ birbirine bağlayan çizgilerin kalınlığının her bir özelliğin göreli ağırlıklarını yansıttığına dikkat edin.

Görev	Normalleştirme Türü	Normalleştirme Oranı (lambda)
1	L2	0,1
2	L2	0.3
3	L1	0,1
4	L1	0.3
5	L1	deneme

Sorular:

1. L₂'den L₁ normalleştirmesine geçiş, test kaybı ile eğitim kaybı arasındaki deltayı nasıl etkiler?
2. L₂'den L₁ normalleştirmesine geçiş, öğrenilen ağırlıkları nasıl etkiler?
3. L₁ normalleştirme oranını (lambda) artırmak, öğrenilen ağırlıkları nasıl etkiler?

(Yanıtlar alıştırmanın hemen altında görünür.)

---

---

Yanıtlar için artı simgesini tıklayın.

1. L₂'den L₁ normalleştirmesine geçildiğinde test kaybı ile eğitim kaybı arasındaki delta önemli ölçüde azalır.
2. L₂'den L₁ normalleştirmesine geçmek, öğrenilen tüm ağırlıkları olumsuz etkiler.
3. L₁ normalleştirme hızının artırılması genellikle öğrenilen ağırlıkların etkisini azaltır. Ancak normalleştirme oranı çok yükselirse model yakınlaştıramaz ve kayıplar çok fazla olur.

 

Yardım Merkezi