规范的监督机制是什么?

监督机制是指在模型训练过程中，定期对模型进行评估，以确保模型在训练过程中不断改进。监督机制可以分为以下几种类型：

• 错误报告：错误报告是指模型在训练过程中预测错误的样本。
• 错误率：错误率是指模型在测试集上预测为正例的样本数量占总样本数量的比例。
• F1 分数：F1 分数是错误率和召回率的平均值，它可以衡量模型在不同类别的预测性能。

规范规范化的监督机制是一种在监督机制中使用规范化技术来提高模型的鲁棒性。规范化技术可以帮助模型在训练过程中更好地处理各种数据分布，从而提高模型的泛化能力。

规范化的监督机制常用的规范化技术包括：

• z-score 规范化：z-score 规范化将数据转换到一个平均值为 0，标准差为 1 的分布中。
• l2 规范化：l2 规范化将数据缩放到一个长度为 1 的向量中。
• t-score 规范化：t-score 规范化将数据转换为一个平均值为 0，标准差为 1 的分布中。

规范化的监督机制可以帮助模型在训练过程中更好地处理各种数据分布，从而提高模型的泛化能力。