Head vs breakz

개별 가중치 값을 제한하여 모델의 복잡도를 줄이는 방법 모델이 복잡해 진다는 것은 불필요한 항이 많다는 것 L1 규제 L1 규제는 손실함수에 가중치 절대값을 추가 대부분의 특성 가중치 값이 0 실제로 관련 없는 특성이 많은 데이터의 경우 , 모델의 중요한 특성이 나타남 회귀 모델에 L1 규제를 추가 - Lasso 모델 L2 규제 손실함수에 가중치에 대한 제곱값 추가 L1보다 L2 규제를 많이사용 회귀 모델에 L2 규제를 추가 - Ridge 모델 #모델에 가중치 추가하기 from keras import regularizers #L1 규제 regularizers.l1(0.001) #L1,L2 규제 병합 regularizers.l1_l2(l1= , l2= ) #model안에서 사용 model.layers.De..