DS_INTERVIEW_LIB Telegram 1191
🗂 Может ли регуляризация превратить неконвексную функцию потерь в выпуклую

Стандартные регуляризаторы (например, L1 или L2) не делают нейросетевую задачу выпуклой. Если в модели есть несколько слоёв и нелинейные активации, задача оптимизации остаётся неконвексной.

Однако регуляризация:
🅱️ сглаживает ландшафт функции потерь,
🅱️ уменьшает амплитуду «плохих» локальных минимумов,
🅱️ снижает риск переобучения,
🅱️ помогает найти более устойчивые решения.

👉 То есть регуляризация не исправляет геометрию задачи, но делает обучение практичнее и надёжнее.

🐸 Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3



tgoop.com/ds_interview_lib/1191
Create:
Last Update:

🗂 Может ли регуляризация превратить неконвексную функцию потерь в выпуклую

Стандартные регуляризаторы (например, L1 или L2) не делают нейросетевую задачу выпуклой. Если в модели есть несколько слоёв и нелинейные активации, задача оптимизации остаётся неконвексной.

Однако регуляризация:
🅱️ сглаживает ландшафт функции потерь,
🅱️ уменьшает амплитуду «плохих» локальных минимумов,
🅱️ снижает риск переобучения,
🅱️ помогает найти более устойчивые решения.

👉 То есть регуляризация не исправляет геометрию задачи, но делает обучение практичнее и надёжнее.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/1191

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

How to Create a Private or Public Channel on Telegram? 5Telegram Channel avatar size/dimensions To upload a logo, click the Menu icon and select “Manage Channel.” In a new window, hit the Camera icon. 4How to customize a Telegram channel? Healing through screaming therapy
from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM American