L2 (ridge) va L1 (lasso) regulyarlashishi chuqur neyron tarmoqlarini regulyarlashtirish uchun odatda ishlatiladi, ammo ularning turli afzalliklari va kamchiliklari bor: L2 regulyarlashishi: Afzalliklari: U doimiy ravishda differensiallashtiriladi, shuning uchun u yo'qotish funktsiyasining konveksiyasini saqlaydi va kinks / silliqlikni kiritmaydi. Bu og'irliklarning samarali gradientga asoslangan optimallashtirilishi uchun kerak. Og'irliklarni aniq nolga olib bormaydi, faqat ularning kattaligini kamaytiradi. Agar siz barcha xususiyatlarni / kirishlarni saqlab qolmoqchi bo'lsangiz, lekin ularning ta'sirini kamaytirmoqchi bo'lsangiz, bu kerak bo'lishi mumkin. Kons: xususiyatlarni / og'irliklarni aniq kamaytirmaydi, shuning uchun kam modellar / echimlarni ishlab chiqarmasligi mumkin. Optimal
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence