What is the translation of " REGULARIZATION " in Ukrainian?

• регуляризації
• регулярізація
• регуляризація
• регуляризацію

Examples of using Regularization in English and their translations into Ukrainian

Can you explain this regularization?
Ви можете пояснити цю закономірність?

Like in GLMs, regularization is typically applied.
Як і в УЛМ, зазвичай застосовується регуляризація.

This procedure is called regularization.
Ця процедура називається узаконенням.

Regularization is, therefore, especially important for these methods.
Таким чином, регуляризація особливо важлива для цих методів.

The second is to use some form of regularization.
Другим є використовувати якийсь із видів регуляризації.

Know: regularization methods for linear and non-linear ill-posed problems;
Знати: методи регуляризації лінійних і нелінійних некоректних задач;

Early stopping can be viewed as regularization in time.
Рання зупинка може бути розглянута як регулярізація в часі.

If the regularization function R is convex, then the above is a convex problem.
Якщо функція регуляризації R є опуклою, то наведене вище є опуклою задачею[en].

Problem of existence of a massless charge: group Lie regularization of the radiation reaction.
Проблема існування безмасових зарядів: теоретико-групова регуляризація реакції випромінювання.

Regularization can solve the overfitting problem and give the problem stability.
Регуляризація може розв'язувати проблему перенавчання й надавати задачі стійкості.

Key words: optical experiment, apparatus errors, ill-posed problems, regularization method.
Ключові слова:: оптичний експеримент, апаратнi похибки, некоректно поставленi задачi, метод регуляризацiї.

Regularization can be accomplished by restricting the hypothesis space H{\displaystyle{\mathcal{H}}}.
Регуляризації можна досягати обмеженням простору гіпотез H{\displaystyle{\mathcal{H}}}.

Additional terms in the training cost function can easily perform regularization of the final model.
Додаткові члени в тренувальній функції витрат можуть легко виконувати регуляризацію кінцевої моделі.

Regularization introduces a penalty for exploring certain regions of the function space used to build the model.
Регулярізація вводить штраф за розміщення моделі в деяких областях простору функцій.

A prior knowledge of noise level is required as the choice of regularization parameter depends on it.
Необхідно також мати попередні знання про рівень шуму, оскільки вибір параметра регуляризації залежить від нього.

In instance-based learning, regularization can be achieved varying the mixture of prototypes and exemplars.[12].
У навчанні з прикладів регуляризація може досягатися варіюванням суміші прототипів та екземплярів.[11].

This information is very often accumulated(even if it is no longer needed) and requires even more regularization and synchronization.
Ця інформація дуже часто нагромаджується(навіть якщо вона вже не потрібна) і вимагає все більшого впорядкування та синхронізації.

It is possible to combine L1 with L2 regularization(this is called Elastic net regularization).
Можливо поєднувати L1 та L2-регуляризації(це називається еластично-сітковою регуляризацією, англ. elastic net regularization).

C is a scalar constant(set by the user of the learning algorithm) that controls the balance between the regularization and the loss function.
C- скалярна стала(встановлена користувачем алгоритму навчання), яка контролює баланс між регуляризацією та функцією втрат.

Regularization, in the context of machine learning, refers to the process of modifying a learning algorithm so as to prevent overfitting.
Регуляризація, в контексті машинного навчання, відноситься до процесу зміни алгоритму навчання з метою запобігання перенавчання.

The use of methods of the nonlinear spatial-temporal data regularization for the analysis of meteorological observations.
Застосування методів нелінійної просторово-часової регуляризації для аналізу даних метеорологічних спостережень.

Parameters and their corresponding multidies of polynomials are found from the identification tasks recorded by the Tikhonov regularization functions.
Параметри і відповідні їм мультиіндекси поліномів знайдено з ідентифікаційних задач, записаних регуляризаційними функціоналами Тіхонова.

This approach is free of hyperparameters and can be combined with other regularization approaches, such as dropout and data augmentation.
Цей підхід є вільним від гіперпараметрів, і може поєднуватися з іншими підходами до регуляризації, такими як виключення, та нарощування даних.

Regularization is a mathematical trick to remove the singularity in the Newtonian law of gravitation for two particles which approach each other arbitrarily close.
Регуляризація- це математичний прийом для уникнення сингулярності в ньютонівському законі тяжіння для двох частинок, які зближуються дуже тісно.

While the usual rules for learning rates and regularization constants still apply, the following should be kept in mind when optimizing.
У той час як звичайні правила для темпів навчання та сталих регуляризації все ще застосовуються, при оптимізації потрібно мати на увазі наступне.

Tikhonov regularization, along with principal component regression and many other regularization schemes, fall under the umbrella of spectral regularization, regularization characterized by the application of a filter.
Регуляція Тихонова, разом з регресією головних компонентів і багатьма іншими схемами регуляризації, відноситься до спектральної регуляризації, регуляризації, яка характеризується застосуванням фільтра.

The well-posedness of the equation can be achieved by regularization but it also introduces blurring effect, which is the main drawback of regularization.
Коректність цього рівняння може бути досягнута шляхом регуляризації, а також за допомогою введення ефекту розмитості, який є основним недоліком регуляризації.

Validation datasets can be used for regularization by early stopping: stop training when the error on the validation dataset increases, as this is a sign of overfitting to the training dataset.
Набори даних для затверджування можуть бути використані для регуляризації шляхом ранньої зупинки: навчання переривається, коли помилка на наборі даних для затверджування збільшується, оскільки це є ознакою перенавчання на навчальному наборі даних.

In 1949, he published a paper on Pauli-Villars regularization, which provides an important prescription for renormalization, or removing infinities from quantum field theories.
У 1949 він опублікував статтю про регуляризацію Паулі-Вілларса, у якій шлось про важливість ренормування, або видалення полюсів з квантової теорії поля.