Regularizace (L1, L2)

Regularizace (L1, L2)

Regularizace je typ optimalizace modelu používaný ve strojovém učení, který pomáhá předcházet nadměrnému vybavení. Overfitting je problém, kdy se model příliš přizpůsobí zvláštnostem trénovací datové sady spíše než zobecnění na nová, neviditelná data. Regularizace pomáhá s tím bojovat a může pomoci modelům vytvářet přesné předpovědi.

Dva běžné typy regularizace jsou L1 a L2.

L1 Regularizace

Regulace L1, známá také jako LASSO regrese, je technika, která se používá ke snížení složitosti modelu. Dělá to tak, že zmenšuje váhy spojené s některými parametry, což zase odstraňuje z modelu málo časté, hlučné nebo irelevantní prvky. To pomáhá modelu stát se více zobecněným a méně náchylným k nadměrnému přizpůsobení. Kromě toho regularizace L1 také pomáhá usnadnit výběr funkcí.

L2 Regularizace

Na rozdíl od regularizace L1, regularizace L2 nesnižuje váhy některých parametrů. Místo toho přidává trest, který penalizuje velké váhy. Tímto způsobem regularizace L2 podporuje, aby váhy zůstaly co nejmenší, což zase pomáhá snížit složitost modelu. Navíc, protože penalizační člen penalizuje pouze velké váhy, umožňuje nelineární modely, které regularizace L1 neumožňuje.

Závěr

Regularizace pomáhá optimalizovat modely strojového učení tím, že zabraňuje nadměrnému přizpůsobení a usnadňuje výběr funkcí. Dva nejběžnější typy regularizace jsou L1 a L2, které mají mírně odlišné přístupy ke snížení složitosti modelu. Použití regularizačních technik může pomoci zlepšit přesnost a spolehlivost modelů strojového učení.