regulariser rule
düzenleyici kural
tax regulariser
vergi düzenleyici
regularisers apply
düzenleyiciler uygulanır
regulariser function
düzenleyici fonksiyon
regularisers used
düzenleyiciler kullanılır
regulariser method
düzenleyici yöntem
regulariser effect
düzenleyici etki
regularisers help
düzenleyiciler yardımcı olur
we added a regulariser to the loss function to prevent overfitting.
kayıp fonksiyonuna aşırı uyumu önlemek için bir regularizasyon ekledik.
the regulariser term penalises large weights, encouraging simpler models.
regularizasyon terimi, büyük ağırlıkları cezalandırarak daha basit modellerin oluşmasını teşvik eder.
choosing the right regulariser strength is crucial for model generalisation.
doğru regularizasyon gücünü seçmek, modelin genelleştirmesi için kritiktir.
in deep learning, l2 regulariser is widely used to constrain network parameters.
derin öğrenmede l2 regularizasyonu, ağ parametrelerini kısıtlamak için yaygın olarak kullanılır.
a dropout layer can act as a regulariser, reducing reliance on specific neurons.
dropout katmanı bir regularizasyon görevi görebilir, belirli nöronlara olan bağımlılığı azaltır.
the researcher tuned the regulariser parameter using cross‑validation.
araştırmacı, çapraz doğrulama kullanarak regularizasyon parametresini ayarladı.
our approach combines a sparsity‑inducing regulariser with the main objective.
yaklaşımımız, seyreklik oluşturan bir regularizasyonu ana hedefle birleştiriyor.
when training data is limited, a regulariser helps to stabilise the learning process.
eğitim verisi sınırlı olduğunda, bir regularizasyon öğrenme sürecini stabilize etmeye yardımcı olur.
the regulariser effect is more pronounced when the model capacity is high.
regularizasyon etkisi, model kapasitesi yüksek olduğunda daha belirgindir.
we compared several regularisers, including l1, l2, and elastic‑net.
l1, l2 ve elastik‑net dahil olmak üzere çeşitli regularizasyonları karşılaştırdık.
the regulariser can be applied either to the input features or to the hidden units.
regularizasyon, giriş özelliklerine veya gizli birimlere uygulanabilir.
implementing a regulariser in the loss yields smoother decision boundaries.
kayba regularizasyon eklemek, daha pürüzsüz karar sınırları üretir.
regulariser rule
düzenleyici kural
tax regulariser
vergi düzenleyici
regularisers apply
düzenleyiciler uygulanır
regulariser function
düzenleyici fonksiyon
regularisers used
düzenleyiciler kullanılır
regulariser method
düzenleyici yöntem
regulariser effect
düzenleyici etki
regularisers help
düzenleyiciler yardımcı olur
we added a regulariser to the loss function to prevent overfitting.
kayıp fonksiyonuna aşırı uyumu önlemek için bir regularizasyon ekledik.
the regulariser term penalises large weights, encouraging simpler models.
regularizasyon terimi, büyük ağırlıkları cezalandırarak daha basit modellerin oluşmasını teşvik eder.
choosing the right regulariser strength is crucial for model generalisation.
doğru regularizasyon gücünü seçmek, modelin genelleştirmesi için kritiktir.
in deep learning, l2 regulariser is widely used to constrain network parameters.
derin öğrenmede l2 regularizasyonu, ağ parametrelerini kısıtlamak için yaygın olarak kullanılır.
a dropout layer can act as a regulariser, reducing reliance on specific neurons.
dropout katmanı bir regularizasyon görevi görebilir, belirli nöronlara olan bağımlılığı azaltır.
the researcher tuned the regulariser parameter using cross‑validation.
araştırmacı, çapraz doğrulama kullanarak regularizasyon parametresini ayarladı.
our approach combines a sparsity‑inducing regulariser with the main objective.
yaklaşımımız, seyreklik oluşturan bir regularizasyonu ana hedefle birleştiriyor.
when training data is limited, a regulariser helps to stabilise the learning process.
eğitim verisi sınırlı olduğunda, bir regularizasyon öğrenme sürecini stabilize etmeye yardımcı olur.
the regulariser effect is more pronounced when the model capacity is high.
regularizasyon etkisi, model kapasitesi yüksek olduğunda daha belirgindir.
we compared several regularisers, including l1, l2, and elastic‑net.
l1, l2 ve elastik‑net dahil olmak üzere çeşitli regularizasyonları karşılaştırdık.
the regulariser can be applied either to the input features or to the hidden units.
regularizasyon, giriş özelliklerine veya gizli birimlere uygulanabilir.
implementing a regulariser in the loss yields smoother decision boundaries.
kayba regularizasyon eklemek, daha pürüzsüz karar sınırları üretir.
Sıkça aranan kelimeleri keşfedin
Kelimeleri daha verimli öğrenmek ister misiniz? DictoGo uygulamasını indirin ve daha fazla kelime ezberleme ve tekrar özelliğinin keyfini çıkarın!
DictoGo'yu Hemen İndir