L2 sarta L1 regularization duanana téhnik dipaké pikeun nyegah overfitting di jaringan saraf jero. Pilihan antara L2 jeung L1 regularization gumantung kana masalah husus keur direngsekeun jeung ciri data. L2 regularization nyaeta metoda regularization paling ilahar dipaké sarta nambahan istilah hukuman ka leungitna fungsi sarua jeung jumlah kuadrat tina beurat. Ieu boga pangaruh pikeun ngurangan gedena beurat sarta ngadorong jaringan pikeun ngagunakeun beurat leutik. L2 regularization mindeng dipaké lamun data nu normal disebarkeun, sakumaha hukuman nu sénsitip pikeun beurat badag sarta kirang sénsitip pikeun beurat leutik. L1 regularization, di sisi séjén, nambahan istilah hukuman ka leungitna sarua jeung jumlah nilai mutlak tina istilah. Ieu boga pangaruh spurifikasi pikeun ngagunakeun fitur weights, urang ngan ukur ngagunakeun fitur spurifikasi, sarta lamun L1 jeung L2 nu dipaké pikeun ngaronjat
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence