「regularization」の意味や使い方を、よく使われるフレーズや例文とともに紹介します。
regularizationの意味と使い方
「regularization」は「正則化」という意味の名詞です。機械学習や統計学において、モデルの複雑さを抑え、過学習を防ぐための手法を指します。データにない未知のデータに対しても、より汎用性の高いモデルを構築するために用いられます。
regularization
意味正則化、規則化、平滑化、一般化、調整
意味正則化、規則化、平滑化、一般化、調整
※発音記号はIPA、難易度はCEFR準拠。
regularizationを使ったフレーズ一覧
「regularization」を使ったフレーズや関連語句を一覧で紹介します。
regularization technique（正則化手法）
L1 regularization（L1正則化）
L2 regularization（L2正則化）
regularization parameter（正則化パラメータ）
apply regularization（正則化を適用する）
reduce overfitting with regularization（正則化で過学習を軽減する）
strength of regularization（正則化の強さ）
regularization term（正則化項）
L1 regularization（L1正則化）
L2 regularization（L2正則化）
regularization parameter（正則化パラメータ）
apply regularization（正則化を適用する）
reduce overfitting with regularization（正則化で過学習を軽減する）
strength of regularization（正則化の強さ）
regularization term（正則化項）
regularizationを含む例文一覧
「regularization」を含む例文を一覧で紹介します。
Regularization is a technique to prevent overfitting.
（正則化は過学習を防ぐためのテクニックです）
L1 regularization encourages sparsity.
（L1正則化はスパース性を促進します）
L2 regularization shrinks weights towards zero.
（L2正則化は重みをゼロに近づけます）
We applied regularization to our model.
（私たちはモデルに正則化を適用しました）
Choosing the right regularization parameter is crucial.
（適切な正則化パラメータの選択は重要です）
英単語「regularization」の意味や使い方、よく使われるフレーズや例文を紹介しました。