Cách Sử Dụng Từ “Regularizations”

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá từ “regularizations” – một danh từ số nhiều chỉ các kỹ thuật chuẩn hóa, thường dùng trong học máy, cùng các dạng liên quan. Bài viết cung cấp 20 ví dụ sử dụng chính xác về ngữ pháp và có nghĩa, cùng hướng dẫn chi tiết về ý nghĩa, cách dùng, bảng biến đổi từ vựng, và các lưu ý quan trọng.

Phần 1: Hướng dẫn sử dụng “regularizations” và các lưu ý

1. Ý nghĩa cơ bản của “regularizations”

“Regularizations” có các vai trò:

  • Danh từ (số nhiều): Các kỹ thuật chuẩn hóa (trong học máy, thống kê).
  • Động từ (regularize): Chuẩn hóa, làm cho đều đặn.

Ví dụ:

  • Danh từ: Regularizations prevent overfitting. (Các kỹ thuật chuẩn hóa ngăn ngừa hiện tượng quá khớp.)
  • Động từ: Regularize data. (Chuẩn hóa dữ liệu.)

2. Cách sử dụng “regularizations”

a. Là danh từ (số nhiều)

  1. Regularizations + động từ (số nhiều)
    Ví dụ: Regularizations are important. (Các kỹ thuật chuẩn hóa rất quan trọng.)
  2. Apply regularizations to + danh từ
    Ví dụ: Apply regularizations to the model. (Áp dụng các kỹ thuật chuẩn hóa vào mô hình.)

b. Động từ (regularize)

  1. Regularize + danh từ
    Ví dụ: Regularize the weights. (Chuẩn hóa các trọng số.)

c. Biến thể và cách dùng trong câu

Dạng từ Từ Ý nghĩa / Cách dùng Ví dụ
Danh từ (số nhiều) regularizations Các kỹ thuật chuẩn hóa Regularizations reduce variance. (Các kỹ thuật chuẩn hóa giảm phương sai.)
Động từ regularize Chuẩn hóa Regularize the model parameters. (Chuẩn hóa các tham số mô hình.)

3. Một số cụm từ thông dụng với “regularizations”

  • L1 regularization: Chuẩn hóa L1.
    Ví dụ: L1 regularization promotes sparsity. (Chuẩn hóa L1 thúc đẩy tính thưa thớt.)
  • L2 regularization: Chuẩn hóa L2.
    Ví dụ: L2 regularization reduces overfitting. (Chuẩn hóa L2 giảm hiện tượng quá khớp.)
  • Apply regularizations: Áp dụng các kỹ thuật chuẩn hóa.
    Ví dụ: We need to apply regularizations to improve the model. (Chúng ta cần áp dụng các kỹ thuật chuẩn hóa để cải thiện mô hình.)

4. Lưu ý khi sử dụng “regularizations”

a. Ngữ cảnh phù hợp

  • Danh từ: Trong học máy, thống kê, phân tích dữ liệu.
    Ví dụ: Different regularizations affect model complexity. (Các kỹ thuật chuẩn hóa khác nhau ảnh hưởng đến độ phức tạp của mô hình.)
  • Động từ: Khi cần làm cho đều đặn, ổn định, hoặc tuân theo quy tắc.
    Ví dụ: Regularize the data to improve its quality. (Chuẩn hóa dữ liệu để cải thiện chất lượng của nó.)

b. Phân biệt với từ đồng nghĩa

  • “Regularizations” vs “normalizations”:
    “Regularizations”: Giảm hiện tượng quá khớp bằng cách thêm phạt vào hàm mất mát.
    “Normalizations”: Thay đổi phạm vi giá trị của dữ liệu để đưa về một khoảng nhất định.
    Ví dụ: Regularizations are used to prevent overfitting. (Các kỹ thuật chuẩn hóa được sử dụng để ngăn ngừa hiện tượng quá khớp.) / Normalizations scale data to a specific range. (Các kỹ thuật chuẩn hóa tỷ lệ dữ liệu về một phạm vi cụ thể.)

5. Những lỗi cần tránh

  1. Sử dụng sai dạng số ít:
    – Sai: *A regularization is important.*
    – Đúng: Regularizations are important. (Các kỹ thuật chuẩn hóa rất quan trọng.)
  2. Nhầm lẫn với “normalization”:
    – Hiểu rõ sự khác biệt giữa việc chuẩn hóa dữ liệu và chuẩn hóa mô hình.
  3. Sử dụng “regularize” không đúng cách:
    – Sai: *The data was regularizations.*
    – Đúng: The data was regularized. (Dữ liệu đã được chuẩn hóa.)

6. Mẹo để ghi nhớ và sử dụng hiệu quả

  • Liên tưởng: “Regularizations” làm cho mô hình “đều đặn” hơn, tránh “lệch lạc”.
  • Thực hành: “L1 regularization”, “L2 regularization”.
  • Hiểu rõ: Nghiên cứu các loại chuẩn hóa khác nhau và tác dụng của chúng.

Phần 2: Ví dụ sử dụng “regularizations” và các dạng liên quan

Ví dụ minh họa

  1. Regularizations are essential for building robust machine learning models. (Các kỹ thuật chuẩn hóa rất cần thiết để xây dựng các mô hình học máy mạnh mẽ.)
  2. L1 and L2 regularizations are commonly used in linear regression. (Chuẩn hóa L1 và L2 thường được sử dụng trong hồi quy tuyến tính.)
  3. The choice of regularizations depends on the specific problem and dataset. (Việc lựa chọn các kỹ thuật chuẩn hóa phụ thuộc vào vấn đề và bộ dữ liệu cụ thể.)
  4. Regularizations can help prevent overfitting by adding a penalty term to the loss function. (Các kỹ thuật chuẩn hóa có thể giúp ngăn ngừa hiện tượng quá khớp bằng cách thêm một thành phần phạt vào hàm mất mát.)
  5. We applied various regularizations to improve the generalization performance of our model. (Chúng tôi đã áp dụng nhiều kỹ thuật chuẩn hóa khác nhau để cải thiện hiệu suất tổng quát của mô hình.)
  6. Regularizations force the model to learn simpler patterns in the data. (Các kỹ thuật chuẩn hóa buộc mô hình học các mẫu đơn giản hơn trong dữ liệu.)
  7. Without regularizations, the model would memorize the training data and perform poorly on unseen data. (Nếu không có các kỹ thuật chuẩn hóa, mô hình sẽ ghi nhớ dữ liệu huấn luyện và hoạt động kém trên dữ liệu chưa thấy.)
  8. Different types of regularizations have different effects on the model parameters. (Các loại kỹ thuật chuẩn hóa khác nhau có những ảnh hưởng khác nhau đến các tham số mô hình.)
  9. Regularizations are a key component of many state-of-the-art machine learning algorithms. (Các kỹ thuật chuẩn hóa là một thành phần quan trọng của nhiều thuật toán học máy tiên tiến.)
  10. We used cross-validation to tune the strength of the regularizations. (Chúng tôi đã sử dụng kiểm định chéo để điều chỉnh độ mạnh của các kỹ thuật chuẩn hóa.)
  11. The optimal level of regularizations depends on the complexity of the model and the amount of training data. (Mức độ tối ưu của các kỹ thuật chuẩn hóa phụ thuộc vào độ phức tạp của mô hình và lượng dữ liệu huấn luyện.)
  12. Regularizations can also help to improve the interpretability of the model. (Các kỹ thuật chuẩn hóa cũng có thể giúp cải thiện khả năng diễn giải của mô hình.)
  13. By applying regularizations, we were able to reduce the variance of our predictions. (Bằng cách áp dụng các kỹ thuật chuẩn hóa, chúng tôi đã có thể giảm phương sai của các dự đoán của mình.)
  14. Regularizations are particularly important when dealing with high-dimensional data. (Các kỹ thuật chuẩn hóa đặc biệt quan trọng khi xử lý dữ liệu nhiều chiều.)
  15. The effect of regularizations is to shrink the model coefficients towards zero. (Tác dụng của các kỹ thuật chuẩn hóa là thu nhỏ các hệ số mô hình về không.)
  16. We explored different regularizations techniques, including dropout and early stopping. (Chúng tôi đã khám phá các kỹ thuật chuẩn hóa khác nhau, bao gồm dropout và early stopping.)
  17. Regularizations are a powerful tool for improving the performance of machine learning models. (Các kỹ thuật chuẩn hóa là một công cụ mạnh mẽ để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy.)
  18. The choice of regularizations should be based on a careful analysis of the data and the model. (Việc lựa chọn các kỹ thuật chuẩn hóa nên dựa trên sự phân tích cẩn thận dữ liệu và mô hình.)
  19. Regularizations can help to prevent the model from overfitting to noise in the training data. (Các kỹ thuật chuẩn hóa có thể giúp ngăn ngừa mô hình khỏi việc quá khớp với nhiễu trong dữ liệu huấn luyện.)
  20. We evaluated the effectiveness of different regularizations using a held-out test set. (Chúng tôi đã đánh giá hiệu quả của các kỹ thuật chuẩn hóa khác nhau bằng cách sử dụng một bộ kiểm tra giữ lại.)