モデルに貢献しません。してもその重みが完全に取り除かれることはありません。正規化よりも優れているように思えます。簡単に使用できないという問題点があります。アルゴリズムで使用できます。して不要なフィーチャーを取り除くことができますが、機能しないトレーニングもあります。正規化はすべてのトレーニングで機能しますが、暗黙のうちにフィーチャーを選択することはできません。判断するには試行錯誤が必要になります。正規化を実装のは比較的簡単です。重みのペナルティを加えることでだけです。メソッドの定義の先頭部分を以下に示します。エントロピー誤差と呼ばれます)。ペナルティを計算しています。ペナルティを計算しています。ペナルティを加算して返します。sumSquaredVals);}デモでは、明示的な誤差関数を使用しています。計算することによって、暗黙のうちに誤差関数を使用するものもあります。(詳細はもう少し複雑になります)。正規化の重みを算出する方法はいくつかあります。プログラムでは、候補値のセットを用意し、各候補に関連する誤差を計算し、求めた最適候補を返します。適切な重みを算出するメソッドの冒頭部分は以下のとおりです。LogisticClassifier(this.numFeatures);別の候補を加算することで処理に時間がかかるようになりますが、正規化の最適な重みを算出する機会が増えます。次に、各候補を評価して、求めた最適候補を返しています。result;}候補となる正規化の重みは、評価分類機能のトレーニングに使用されますが、誤差は正規化の重みなしで計算されます。分類手法で使用されています。ネットワークなどがその例です。モデルの重み値の大きさが小さくなるため、正規化を重みの減衰と呼ぶこともあります。正規化を使用する主なメリットは、多くの場合、より正確なモデルにできることです。決定する必要が生じることです。使用する場合、別のいわゆるハイパーパラメーターを追加することで、複数のパラメーターの組み合わせ値を調整するために膨大な追加作業が発生することがあります。複数のマイクロソフト製品にも携わってきました。心より感謝いたします。Cookie利用条件サイトのフィードバック。