Powiedzmy, że mam klasyfikator regresji logistycznej. Podczas normalnego uczenia wsadowego stosuję termin regulizujący, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu i utrzymać moją wagę na niskim poziomie. Normalizowałbym również i skalował moje funkcje.
W ustawieniach do nauki online otrzymuję ciągły strumień danych. Z każdym przykładem wykonuję aktualizację spadku gradientu, a następnie ją odrzucam. Czy mam używać terminów skalowania i regulowania funkcji w nauczaniu online? Jeśli tak, jak mogę to zrobić? Na przykład nie mam zestawu danych treningowych do skalowania. Nie mam również ustawionego sprawdzania poprawności parametru regularyzacji. Jeśli nie, dlaczego nie?
Podczas nauki online stale otrzymuję strumień przykładów. Dla każdego nowego przykładu robię prognozy. Następnie w następnym kroku otrzymuję rzeczywisty cel i aktualizuję gradient zejścia.