regularizer function
正則化関数
using a regularizer
正則化を使用する
regularizer term
正則化項
add regularizer
正則化を追加する
regularizer weight
正則化の重み
regularizer penalty
正則化のペナルティ
regularizer effect
正則化の効果
regularizer parameter
正則化パラメータ
the regularizer helped prevent overfitting in the model.
モデルの過学習を防ぐのに、正則化が役立ちました。
we used an l1 regularizer to encourage sparsity.
疎性を促進するために、L1正則化を使用しました。
adding a regularizer can improve generalization performance.
正則化を追加することで、汎化性能を向上させることができます。
the weight decay regularizer penalized large weights.
重みの減少正則化は、大きな重みにペナルティを科しました。
we compared models with and without a regularizer.
正則化ありとなしでモデルを比較しました。
the regularizer minimized the complexity of the neural network.
正則化は、ニューラルネットワークの複雑さを最小限に抑えました。
ridge regression employs an l2 regularizer.
릿지回帰は、L2正則化を使用します。
elastic net combines l1 and l2 regularizers.
エラスティックネットは、L1正則化とL2正則化を組み合わせます。
the optimal regularizer parameter was determined empirically.
最適な正則化パラメータは、経験的に決定されました。
a strong regularizer can lead to underfitting.
強力な正則化は、過小適合につながる可能性があります。
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