Що є нормою в машинному навчанні?
Норми, хоча їх часто забувають, лежать в основі моделей навчання машинного навчання. По суті, безпосередньо перед кожною ітерацією зворотного поширення ви обчислюєте значення втрат масштабувальника (позитивне), яке є середнім значенням суми різниці між прогнозованими значеннями та базовими значеннями істинності, зведеними в квадрат. 9 червня 2022 р.
Нормою є спосіб вимірювання розміру вектора, матриці або тензора; це допомагає кількісно визначити величину вектора. Простими словами, довжину вектора називають нормою вектора або величиною вектора.
1-норма — це «сума абсолютних векторних значень, де абсолютне значення скаляра використовує позначення |a1|. По суті, норма — це обчислення манхеттенської відстані від початку векторного простору». 2-норма — це «відстань векторної координати від початку векторного простору.
Нормою є спосіб вимірювання розміру вектора, матриці або тензора. Іншими словами, норми — це клас функцій, які дозволяють кількісно визначити величину вектора. Наприклад, норма вектора X, намальованого нижче, є мірою його довжини від початку.
Нормативними даними (або «нормами») є інформація з досліджуваної сукупності, яка встановлює базовий розподіл результатів для цієї конкретної сукупності. Норми зазвичай виводяться з великої вибірки, яка є репрезентативною для досліджуваної сукупності.
Норми можуть бути директивними (заохочувати позитивну поведінку; наприклад, «бути чесним») або заборонні (перешкоджають негативній поведінці; наприклад, «не обманюй»). Цей термін також іноді використовується для позначення моделей поведінки та інтерналізованих цінностей. Норми важливі своїм внеском у суспільний порядок.