Regulacja (L1, L2)

Regulacja (L1, L2)

Regularyzacja to rodzaj optymalizacji modelu wykorzystywany w uczeniu maszynowym, który pomaga zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu. Overfitting to problem, w którym model staje się zbyt dostosowany do specyfiki zbioru danych treningowych, zamiast generalizować na nowe, niewidoczne dane. Regularyzacja pomaga z tym walczyć i może pomóc modelom w dokonywaniu dokładnych prognoz.

Dwa powszechnie stosowane typy regularyzacji to L1 i L2.

Regulacja L1

Znana również jako regresja LASSO, regularyzacja L1 jest techniką stosowaną w celu zmniejszenia złożoności modelu. Odbywa się to poprzez zmniejszenie wag związanych z niektórymi parametrami, co z kolei usuwa rzadkie, hałaśliwe lub nieistotne cechy z modelu. Pomaga to modelowi stać się bardziej uogólnionym i mniej podatnym na nadmierne dopasowanie. Ponadto regularyzacja L1 pomaga również ułatwić wybór cech.

Regulacja L2

W przeciwieństwie do regularyzacji L1, regularyzacja L2 nie zmniejsza wag niektórych parametrów. Zamiast tego dodaje termin kary, który karze duże wagi. W ten sposób regularyzacja L2 zachęca wagi do pozostania tak małymi, jak to możliwe, co z kolei pomaga zmniejszyć złożoność modelu. Dodatkowo, ponieważ warunek kary karze tylko duże wagi, pozwala na modele nieliniowe, na co nie pozwala regularyzacja L1.

Wnioski

Regularyzacja pomaga zoptymalizować modele uczenia maszynowego, zapobiegając nadmiernemu dopasowaniu i ułatwiając wybór cech. Dwa najpopularniejsze typy regularyzacji to L1 i L2, które mają nieco inne podejścia do zmniejszania złożoności modelu. Korzystanie z technik regularyzacji może pomóc poprawić dokładność i niezawodność modeli uczenia maszynowego.