regulariser rule
正則化規則
tax regulariser
稅收正則化
regularisers apply
正則化應用
regulariser function
正則化函數
regularisers used
使用的正則化
regulariser method
正則化方法
regulariser effect
正則化效果
regularisers help
正則化有助於
we added a regulariser to the loss function to prevent overfitting.
我們在損失函數中加入了一個正則化項，以防止過擬合。
the regulariser term penalises large weights, encouraging simpler models.
正則化項會對大的權重進行懲罰，促進更簡單的模型。
choosing the right regulariser strength is crucial for model generalisation.
選擇適當的正則化強度對於模型的泛化能力至關重要。
in deep learning, l2 regulariser is widely used to constrain network parameters.
在深度學習中，L2正則化項被廣泛用來限制網絡參數。
a dropout layer can act as a regulariser, reducing reliance on specific neurons.
丟棄層可以作為一種正則化方法，減少對特定神經元的依賴。
the researcher tuned the regulariser parameter using cross‑validation.
研究人員使用交叉驗證來調整正則化參數。
our approach combines a sparsity‑inducing regulariser with the main objective.
我們的方法將稀疏性誘導正則化項與主要目標結合。
when training data is limited, a regulariser helps to stabilise the learning process.
當訓練數據有限時，正則化項有助於穩定學習過程。
the regulariser effect is more pronounced when the model capacity is high.
當模型容量較高時，正則化效果會更加明顯。
we compared several regularisers, including l1, l2, and elastic‑net.
我們比較了多種正則化方法，包括L1、L2和彈性網。
the regulariser can be applied either to the input features or to the hidden units.
正則化項可以應用於輸入特徵，也可以應用於隱藏單元。
implementing a regulariser in the loss yields smoother decision boundaries.
在損失函數中實現正則化項會產生更平滑的決策邊界。
regulariser rule
正則化規則
tax regulariser
稅收正則化
regularisers apply
正則化應用
regulariser function
正則化函數
regularisers used
使用的正則化
regulariser method
正則化方法
regulariser effect
正則化效果
regularisers help
正則化有助於
we added a regulariser to the loss function to prevent overfitting.
我們在損失函數中加入了一個正則化項，以防止過擬合。
the regulariser term penalises large weights, encouraging simpler models.
正則化項會對大的權重進行懲罰，促進更簡單的模型。
choosing the right regulariser strength is crucial for model generalisation.
選擇適當的正則化強度對於模型的泛化能力至關重要。
in deep learning, l2 regulariser is widely used to constrain network parameters.
在深度學習中，L2正則化項被廣泛用來限制網絡參數。
a dropout layer can act as a regulariser, reducing reliance on specific neurons.
丟棄層可以作為一種正則化方法，減少對特定神經元的依賴。
the researcher tuned the regulariser parameter using cross‑validation.
研究人員使用交叉驗證來調整正則化參數。
our approach combines a sparsity‑inducing regulariser with the main objective.
我們的方法將稀疏性誘導正則化項與主要目標結合。
when training data is limited, a regulariser helps to stabilise the learning process.
當訓練數據有限時，正則化項有助於穩定學習過程。
the regulariser effect is more pronounced when the model capacity is high.
當模型容量較高時，正則化效果會更加明顯。
we compared several regularisers, including l1, l2, and elastic‑net.
我們比較了多種正則化方法，包括L1、L2和彈性網。
the regulariser can be applied either to the input features or to the hidden units.
正則化項可以應用於輸入特徵，也可以應用於隱藏單元。
implementing a regulariser in the loss yields smoother decision boundaries.
在損失函數中實現正則化項會產生更平滑的決策邊界。
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