Regularisering i samband med maskininlärning är en viktig teknik som används för att förbättra generaliseringsprestandan hos modeller, särskilt när man hanterar högdimensionella data eller komplexa modeller som är benägna att överanpassa. Överanpassning uppstår när en modell lär sig inte bara de underliggande mönstren i träningsdata utan även bruset, vilket resulterar i dålig prestanda på osynliga data. Regularisering introducerar ytterligare information eller begränsningar för en modell för att förhindra överanpassning genom att straffa alltför komplexa modeller.
Grundtanken bakom regularisering är att införliva en straffterm i förlustfunktionen som modellen försöker minimera. Denna straffterm avskräcker modellen från att anpassa bruset i träningsdatan genom att lägga en kostnad på komplexiteten, typiskt mätt med storleken på modellparametrarna. Genom att göra det hjälper regulariseringen till att uppnå en balans mellan att anpassa träningsdata väl och bibehålla modellens förmåga att generalisera till nya data.
Det finns flera typer av regulariseringstekniker som ofta används inom maskininlärning, där de vanligaste är L1-regularisering, L2-regularisering och avhopp. Var och en av dessa tekniker har sina egna egenskaper och tillämpningar.
1. L1-regularisering (lasso-regression): L1-regularisering lägger till ett straff som är lika med det absoluta värdet av koefficienternas storlek till förlustfunktionen. Matematiskt kan det representeras som:
var är den ursprungliga förlustfunktionen,
är regulariseringsparametern och
är modellens parametrar. Effekten av L1-regularisering är att den tenderar att producera glesa modeller, vilket innebär att den driver några av koefficienterna till noll, vilket effektivt utför funktionsval. Detta kan vara särskilt användbart när man hanterar högdimensionell data där många funktioner kan vara irrelevanta.
2. L2 Regularization (Ridge Regression): L2-regularisering lägger till ett straff som är lika med kvadraten på koefficienternas storlek till förlustfunktionen. Det uttrycks matematiskt som:
L2-regularisering avskräcker stora koefficienter genom att straffa deras kvadrerade värden, vilket leder till en mer jämnt fördelad uppsättning vikter. Till skillnad från L1 ger L2-regularisering inte glesa modeller, eftersom den inte tvingar koefficienterna att vara exakt noll, utan snarare håller dem små. Detta är särskilt användbart för att undvika övermontering när alla funktioner har viss relevans.
3. Elastisk nätreglering: Elastic Net kombinerar både L1- och L2-regularisering. Det är särskilt användbart i situationer där det finns flera korrelerade funktioner. Elastic Net-straffet är en linjär kombination av L1- och L2-straffen:
Genom att ställa in parametrarna och
, Elastic Net kan balansera fördelarna med både L1- och L2-regularisering.
4. Hoppa av: Dropout är en regleringsteknik speciellt utformad för neurala nätverk. Under träning ställer dropout slumpmässigt en bråkdel av noderna (neuronerna) i ett lager till noll vid varje iteration. Detta förhindrar nätverket från att förlita sig för mycket på någon enskild nod och uppmuntrar nätverket att lära sig mer robusta funktioner. Avhopp är särskilt effektivt i modeller för djupinlärning där överanpassning är ett vanligt problem på grund av det stora antalet parametrar.
5. Tidig stopp: Även om det inte är en regleringsteknik i traditionell mening, är tidig stopp en strategi för att förhindra överanpassning genom att stoppa träningsprocessen när prestandan på ett valideringsset börjar försämras. Detta är särskilt användbart i iterativa metoder som gradientnedstigning där modellen kontinuerligt uppdateras.
Regularisering är viktigt i maskininlärning eftersom det tillåter modeller att prestera bra på osynliga data genom att kontrollera deras komplexitet. Valet av regleringsteknik och inställningen av dess parametrar ( för L1 och L2 är bortfallsfrekvens för bortfall) viktiga och kräver ofta experiment och korsvalidering för att uppnå optimala resultat.
Tänk till exempel på en linjär regressionsmodell tränad på en datauppsättning med många funktioner. Utan regularisering kan modellen tilldela vissa funktioner stora vikter, passande träningsdata mycket nära men presterar dåligt på testdata på grund av överanpassning. Genom att tillämpa L2-regularisering uppmuntras modellen att fördela vikter jämnare, vilket kan leda till bättre generalisering av nya data.
I ett annat scenario kan ett neuralt nätverk tränat på bilddata överanpassas genom att memorera specifika mönster i träningsbilderna. Genom att tillämpa bortfall tvingas nätverket lära sig mer allmänna funktioner som är användbara för olika bilder, vilket förbättrar dess prestanda på osynliga data.
Regularisering är ett grundläggande koncept inom maskininlärning som hjälper till att förhindra överanpassning genom att lägga till ett straff för komplexitet till modellens förlustfunktion. Genom att kontrollera modellens komplexitet möjliggör regulariseringstekniker som L1, L2, Elastic Net, avhopp och tidigt stopp bättre generalisering till nya data, vilket gör dem till oumbärliga verktyg i maskininlärningsutövarens verktygslåda.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- När läsmaterialet talar om att "välja rätt algoritm", betyder det att i princip alla möjliga algoritmer redan finns? Hur vet vi att en algoritm är den "rätta" för ett specifikt problem?
- Vilka hyperparametrar används i maskininlärning?
- Whawt är programmeringsspråket för maskininlärning, det är bara Python
- Hur tillämpas maskininlärning på vetenskapsvärlden?
- Hur bestämmer du vilken maskininlärningsalgoritm du ska använda och hur hittar du den?
- Vilka är skillnaderna mellan Federated Learning, Edge Computing och On-Device Machine Learning?
- Hur förbereder och rengör data före träning?
- Vilka är de specifika initiala uppgifterna och aktiviteterna i ett maskininlärningsprojekt?
- Vilka är tumreglerna för att anta en specifik strategi och modell för maskininlärning?
- Vilka parametrar indikerar att det är dags att byta från en linjär modell till djupinlärning?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning