Compensación de varianza de sesgo en la renovación de imágenes

1. ¿Qué es la compensación entre el sesgo y la varianza??
2. ¿Qué es alto sesgo y alta varianza??
3. ¿La regularización aumenta el sesgo??

¿Qué es la compensación entre el sesgo y la varianza??

Compensación de parcialidad

"El sesgo y la varianza son complementos entre sí". El aumento de uno dará como resultado la disminución de la otra y viceversa. Por lo tanto, encontrar el equilibrio correcto de valores se conoce como la compensación de varianza de sesgo. Función objetivo. Un algoritmo ideal no debe infitir ni superponerse los datos.

¿Qué es alto sesgo y alta varianza??

En pocas palabras, la varianza es la variabilidad en la predicción del modelo: mucho la función ML puede ajustarse según el conjunto de datos dado. La varianza proviene de modelos altamente complejos con una gran cantidad de características. Los modelos con alto sesgo tendrán baja varianza. Los modelos con alta varianza tendrán un sesgo bajo.

¿La regularización aumenta el sesgo??

Regularización intenta reducir la varianza del estimador simplificándolo, algo que aumentará el sesgo, de tal manera que el error esperado disminuye.