Обучение нейронных сетей и регуляризация

3. Функция активации, преобразующая выходы в вероятности (используется в классификации). 7. Альтернативное название L1-регуляризации. 8. Преобразование выхода нейрона. 10. Набор методов для предотвращения переобучения. 11. Один полный проход всего набора данных через нейросеть. 13. Искусственное расширение данных. 14. Эталонный источник "правильных ответов" (разметки), который используется для тренировки модели. 15. Вектор, указывающий направление наискорейшего роста функции.

1. Порция данных, которая одновременно подаётся на вход нейронной сети для обучения. 2. Приведение данных к единому масштабу. 4. Выравнивание распределения классов. 5. Проверка модели на отложенной выборке для оценки обобщающей способности. 6. Метод регуляризации, случайно отключающий часть нейронов во время обучения. 9. Ситуация, когда модель машинного обучения слишком сильно «подстраивается» под обучающие данные, включая их шумы и случайные закономерности, в результате чего теряет способность обобщать новые, ранее не встречавшиеся данные. 12. Альтернативное название L2-регуляризации.