L2 sarta L1 regularization duanana téh métode dipaké pikeun nyegah overfitting di jaringan saraf jero, nu bisa lumangsung lamun jaringan téh teuing kompleks jeung ngabogaan loba parameter. Pilihan antara L2 jeung L1 regularization gumantung kana masalah husus jeung sipat dihoyongkeun tina solusi. L2 regularization, ogé katelah decay beurat, nambahkeun istilah hukuman ka fungsi leungitna nu proporsional ka jumlah kuadrat beurat. Ieu boga pangaruh ngurangan beurat ka arah nol, nu bisa mantuan nyegah overfitting. L1 regularization, di sisi séjén, nambahkeun hiji hukuman proporsional ka jumlah nilai mutlak beurat. Ieu boga pangaruh nyieun beurat sparse, hartina loba di antarana anu dipandu ka arah nol, sarta ngan saeutik jumlah beurat nu non-nol. Dina umum L2 preferring pikeun meunangkeun beurat sparse lamun tujuan nu teu bisa diatur L1 nyaéta pikeun meunangkeun
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence