L2 (ridge) jeung L1 (lasso) regularization duanana umumna dipaké pikeun regularization jaringan saraf jero, tapi maranéhna bisa jadi dipikaresep lamun hayang ngajaga sagala fitur / inputs tapi ngan ngurangan pangaruhna. Pros: Terus diferensiasi, jadi eta ngajaga konveksi fungsi leungitna jeung teu ngawanohkeun kinks / non-smoothness. Ieu téh kahayang pikeun éfisién kakuatan dumasar-gradient dumasar-optimisasi beurat. teu drive beurat persis ka nol, ngan ngurangan magnitudo maranéhanana. Ieu bisa jadi kahayang lamun hayang ngajaga sadaya fitur / inputs tapi ngan ngurangan pangaruhna. Cons: Teu eksplisit ngurangan jumlah fitur / beurat, jadi teu ngahasilkeun sparse modél / solusi. The optimal L2 regularization hyperparam / non-smoothness bisa meunangkeun kinks. L1 Prospesi
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence