เทคนิค 'ปรับปรุง' (Regularization) เช่น การลงโทษน้ำหนัก (Weight Penalty) มีวัตถุประสงค์หลักคืออะไร

ลดปัญหา Underfitting โดยเพิ่มความซับซ้อนให้กับโมเดล
ลดปัญหา Overfitting โดยสนับสนุนให้โมเดลมีน้ำหนักที่เล็กกว่า ซึ่งทำให้โมเดลเรียบง่ายและสามารถขยายไปยังข้อมูลใหม่ได้ดีขึ้น
เปลี่ยนอัลกอริทึมการปรับปรุงไปใช้วิธีที่แตกต่าง
เพิ่มความเร็วในการคำนวณโดยลดจำนวนพารามิเตอร์

เฉลยอธิบาย

Regularization (เช่น L1 หรือ L2 Regularization) เพิ่มพจน์บทลงโทษในฟังก์ชันต้นทุน (Cost Function) ที่ลงโทษน้ำหนักขนาดใหญ่ เพื่อป้องกัน Overfitting โดยสนับสนุนให้โมเดลเรียบง่ายขึ้น ตัวเลือก ข. ค. และ ง. ไม่อธิบายวัตถุประสงค์หลัก

ข้อสอบอื่นในวิชาความรู้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีดิจิทัล

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →