로지스틱 회귀 규제 적용 (1) 썸네일형 리스트형 5장 훈련 노하우 배우기 (3) - 로지스틱 회귀에 규제 적용 1. 그레이디언트 업데이트 수식에 페널티 항 반영 def __init__(self, learning_rate=0.1, l1=0, l2=0): self.w = None self.b = None self.losses = [] self.val_losses = [] self.w_history = [] self.lr = learning_rate self.l1 = l1 self.l2 = l2 2. fit() 메서드에서 역방향 계산 수행 시 그레이디언트에 페널티 항의 미분값 더함 def fit(self, x, y, epochs=100, x_val=None, y_val=None): self.w = np.ones(x.shape[1]) # 가중치를 초기화합니다. self.b = 0 # 절편을.. 이전 1 다음
