Wir sind zurück mit einer weiteren Serie von Erklärvideos über Deep Learning. In diesem Video werden wir die Regularisierung kennenlernen. Regularisierung ist eine gängige Technik, die verwendet wird, um mit Overfitting umzugehen. Aber wie sie funktioniert und warum sie bei Overfitting hilft, ist manchmal schwer zu verstehen.
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Wir gehen die Techniken der Regularisierung durch, wie L1-, L2- und Dropout-Regularisierung, lernen die zugrunde liegende Logik der Regularisierung und verstehen die Verbindung zwischen dieser Technik und neuronalen Netzwerken.
00:00 Einführung
00:35 Zweck der Regularisierung
02:54 Wie Regularisierung funktioniert
05:01 L1- und L2-Regularisierung
07:29 Dropout-Regularisierung
09:13 Early-Stopping
10:03 Datenaugmentation
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