فاطمه بذری شرفشادهی

در یادگیری ماشین، تابع هزینه (Loss function) یک معیار برای اندازه‌گیری دقت مدل، و توانایی آن در به حداقل رساندن گپ میان خروجی واقعی و پیش‌بینی مدل محسوب می‌گردد. برای جلوگیری از بیش‌برازش (overfitting) و بهبود تعمیم‌پذیری مدل، ما می‌توانیم از…

بیش برازش (Overfitting) یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در یادگیری ماشین است مخصوصا زمانی که مدل آموزش دیده، به جای یادگیری الگوهای عمومی از داده‌ها، فقط به جزئیات و نویزهای موجود در داده‌های آموزشی وابسته می‌شود. این امر سبب می‌گردد که…

Batch Normalization یا نرمالسازی دسته‌ای به عنوان یکی از تکنیکهای Generalization در یادگیری عمیق محسوب می‌‌‌شود که بطور مستقیم،‌‌‌ در بهینه‌سازی مدلها نقش دارد. در واقع، پارامترهای ورودی را به کمک Adaptive normalization در مقیاسی مشابه قرار می‌دهد و اینگونه…

یکی از موانع بزرگ در الگوریتم های یادگیری عمیق، Overfitting است که برای مقابله با این پدیده، راهکارهای متعددی تاکنون توسط محققان ارائه شده است که در قالب تکنیکهای Generalization معرفی و در مقالات مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این…