So this is before we added this extra regularization term to the objective.
이는 우리가 목표에 이 추가적인 일반화 용어를 추가하기 전 입니다.
Do not increase the regularization velocity significantly, otherwise it will only work between these values.
일반화 속도를 너무 많이 높이지 마십시오. 그럴 경우 이러한 값들 사이에서만 작동할 수 있습니다.
Now that we've added this regularization term to the objective,
자, 이제 우리가 이 일반화 용어를 목표에 추가했으니,
Run a simulation with a set of numerical parameters (solver and assembly precision, capture velocity, regularization velocity, and time step), then save it.
일련의 수치 매개변수(해석기 및 조립품 정밀도, 캡처 속도, 일반화 속도 및 시간 단계)로 시뮬레이션을 실행한 다음 이를 저장합니다.
The Regularization Velocity parameter can be modified in the following situations
다음의 경우 일반화 속도 매개변수를 수정할 수 있습니다.
And I think the regularization is an almost unintended side effect.
그리고 저는 일반화가 거의 의도치 않은 부작용이라고 생각합니다.
More recently, though, researchers have suggested new regularization approaches that work by encouraging a broader spread of probabilities across all classes.
그러나 최근에는 연구자들이 모든 클래스에서 확률의 확산을 장려함으로써 새로운 정규화 접근법을 제안했다.
One of the things I mentioned several times in the video is regularization,
제가 비디오에서 몇 번 언급했던 것 중 하나가 바로 일반화인데요,
while too little noise means worse regularization.
너무 작은 소음이 더 심한 규칙화를 의미합니다.
Comprehensive collection, categorization and regularization on all logs
모든 로그에 대한 포괄적인 수집, 분류 및 정규화
So is this type of regularization useless?
Karma is a way of balance, regularization, justice.
카르마는 균형, 정례화, 정의의 한 방법입니다.
early stopping (this is not a formal regularization method, but can effectively limit overfitting)
조기 중단(정식으로 인정되는 정규화 방식은 아니지만 과적합을 효과적으로 제한할 수 있음)