regularization是什么意思，regularization的意思翻译、用法、同义词、例句
regularization英标
英:/',reɡjʊləraɪ'zeɪʃən/
常用词典
n. 规则化；调整；合法化
例句
Its regularization method is given here.
文中给出了正则化求解方法。
Bayes' regularization raises the ability to extend of BP neural network.
贝叶斯正则化方法提高BP神经网络的泛化能力。
Thestability of the solution is improved by the Tiknonov's regularization method.
通过引入正则化方法来改善解的稳定性。
At the same time, the method to choose regularization parameter adaptively is given.
同时给出一种自适应确定正则化参数的方法。
And adjustment of land use structure is the basis of regularization of industry structure.
土地利用结构调整又是当前产业结构调整的基础。
同义词
n.|adjustment/restructuring/modulation/setup;[数]规则化；调整；合法化
网络扩展资料
词性： 名词
发音： [ˌrɛɡjʊlərɪˈzeɪʃən]
定义： 正则化是一种用于减少过拟合的技术，它通过限制模型的复杂性来提高模型的泛化能力。在机器学习中，正则化通过在损失函数中引入惩罚项来实现，这个惩罚项通常是模型参数的 L1 或 L2 范数。
用法：
在机器学习模型训练中使用正则化技术有助于避免过拟合，提高模型的泛化能力。
正则化可以应用于各种机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等。
解释：
正则化是一种机器学习中常用的技术，它可以有效地减少模型的过拟合，提高模型的泛化能力。在训练模型时，为了最小化损失函数，模型会尽可能地拟合训练数据，但这样可能会导致模型过于复杂，从而失去了对未知数据的泛化能力。为了解决这个问题，正则化通过在损失函数中引入惩罚项来限制模型的复杂性，从而避免过拟合。
正则化通常有两种形式，L1 正则化和 L2 正则化。L1 正则化将模型参数的 L1 范数作为惩罚项，可以促使一些参数变为 ，从而实现特征选择的效果；L2 正则化将模型参数的 L2 范数作为惩罚项，可以防止参数过大，从而限制模型的复杂度。
近义词：
正则化的近义词包括：正则项（regularization term）、惩罚项（penalty term）、约束项（constraint term）等。
反义词：
正则化的反义词为非正则化（non-regularization）。
例句：
英文例句：Regularization can help to prevent overfitting in machine learning models.
中文例句：正则化可以帮助防止机器学习模型的过拟合。