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L0正則化

L0正則化

L0正則化はモデルが過学習を起こさないように正則させる方法の一つです。

通常正則化では損失関数と正則化項の和を最小化させますが、この手法では特に正則化項がパラメータの0乗の和で表されています。これが意味することは0ではないパラメータの個数を誤差関数に加えるということです。ただ、この手法ではパラメータが0となるものを前もって把握して最適化する必要があるため、微分ができず、結果的に計算量が多大になってしまうという欠点があります。

クイズ

正則化の手法の一つであるL0正則化について述べた文章のうち、最も適切な選択肢を一つ選べ。
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    この正則化の手法は正則化項がパラメータの0乗の和で表されています。すなわち0でない重みの係数の個数分を誤差関数に加えることを意味しています。しかし、この手法を用いるためにはパラメータが0であるものを把握して最適化する必要があるため、微分不可能で、結果的に計算量が多大になってしまいます。よって正解は選択肢1です。

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