regulariser rule
mga setting ng regulariser
tax regulariser
magdagdag ng regulariser
regularisers apply
gumamit ng regulariser
regulariser function
ayusin ang regulariser
regularisers used
ayusin ang regulariser
regulariser method
mga regulariser na inilapat
regulariser effect
regulariser na inilapat
regularisers help
tinanggal ang regulariser
we added a regulariser to the loss function to prevent overfitting.
Nakakatulong ang regulariser upang maiwasan ang overfitting sa panahon ng pagsasanay ng modelo.
the regulariser term penalises large weights, encouraging simpler models.
Inayos namin ang lakas ng regulariser upang mapabuti ang paglalahat sa hindi nakitang data.
choosing the right regulariser strength is crucial for model generalisation.
Magdagdag ng termino ng regulariser sa loss function upang patatagin ang pagkatuto.
in deep learning, l2 regulariser is widely used to constrain network parameters.
Pinaparusahan ng l2 regulariser ang malalaking timbang at binabawasan ang variance.
a dropout layer can act as a regulariser, reducing reliance on specific neurons.
Gumamit sila ng sparsity regulariser upang hikayatin ang isang compact na representasyon.
the researcher tuned the regulariser parameter using cross‑validation.
Masyadong mataas ang aming coefficient ng regulariser, na nagdudulot ng underfitting.
our approach combines a sparsity‑inducing regulariser with the main objective.
Kumikilos ang regulariser bilang isang pagpipigil na sumusuway sa labis na kumplikadong mga solusyon.
when training data is limited, a regulariser helps to stabilise the learning process.
Ikumpara namin ang iba'ilyang pagpipilian ng regulariser sa ilang baseline.
the regulariser effect is more pronounced when the model capacity is high.
Ang isang mahusay na napiling regulariser ay maaaring mapataas ang tibay sa maingay na mga label.
we compared several regularisers, including l1, l2, and elastic‑net.
Nangunguna ang termino ng regulariser sa simula, pagkatapos ay kumukupas habang bumubuti ang fit.
the regulariser can be applied either to the input features or to the hidden units.
Inalis namin ang regulariser at agad na nagsimulang mag-overfit ang modelo.
implementing a regulariser in the loss yields smoother decision boundaries.
Gumamit ng parusa ng regulariser upang mapanatili ang mga parameter sa loob ng makatwirang saklaw.
regulariser rule
mga setting ng regulariser
tax regulariser
magdagdag ng regulariser
regularisers apply
gumamit ng regulariser
regulariser function
ayusin ang regulariser
regularisers used
ayusin ang regulariser
regulariser method
mga regulariser na inilapat
regulariser effect
regulariser na inilapat
regularisers help
tinanggal ang regulariser
we added a regulariser to the loss function to prevent overfitting.
Nakakatulong ang regulariser upang maiwasan ang overfitting sa panahon ng pagsasanay ng modelo.
the regulariser term penalises large weights, encouraging simpler models.
Inayos namin ang lakas ng regulariser upang mapabuti ang paglalahat sa hindi nakitang data.
choosing the right regulariser strength is crucial for model generalisation.
Magdagdag ng termino ng regulariser sa loss function upang patatagin ang pagkatuto.
in deep learning, l2 regulariser is widely used to constrain network parameters.
Pinaparusahan ng l2 regulariser ang malalaking timbang at binabawasan ang variance.
a dropout layer can act as a regulariser, reducing reliance on specific neurons.
Gumamit sila ng sparsity regulariser upang hikayatin ang isang compact na representasyon.
the researcher tuned the regulariser parameter using cross‑validation.
Masyadong mataas ang aming coefficient ng regulariser, na nagdudulot ng underfitting.
our approach combines a sparsity‑inducing regulariser with the main objective.
Kumikilos ang regulariser bilang isang pagpipigil na sumusuway sa labis na kumplikadong mga solusyon.
when training data is limited, a regulariser helps to stabilise the learning process.
Ikumpara namin ang iba'ilyang pagpipilian ng regulariser sa ilang baseline.
the regulariser effect is more pronounced when the model capacity is high.
Ang isang mahusay na napiling regulariser ay maaaring mapataas ang tibay sa maingay na mga label.
we compared several regularisers, including l1, l2, and elastic‑net.
Nangunguna ang termino ng regulariser sa simula, pagkatapos ay kumukupas habang bumubuti ang fit.
the regulariser can be applied either to the input features or to the hidden units.
Inalis namin ang regulariser at agad na nagsimulang mag-overfit ang modelo.
implementing a regulariser in the loss yields smoother decision boundaries.
Gumamit ng parusa ng regulariser upang mapanatili ang mga parameter sa loob ng makatwirang saklaw.
Galugarin ang madalas na hinahanap na bokabularyo
Gusto mo bang matutunan ang bokabularyo nang mas episyente? I-download ang DictoGo app at mag-enjoy sa mas maraming features para sa pag-memorize at pag-review ng bokabularyo!
I-download ang DictoGo Ngayon