Hva er regularisering?

/ / Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, De 7 trinnene med maskinlæring

Regularisering i sammenheng med maskinlæring er en viktig teknikk som brukes for å forbedre generaliseringsytelsen til modeller, spesielt når man arbeider med høydimensjonale data eller komplekse modeller som er utsatt for overtilpasning. Overtilpasning oppstår når en modell lærer ikke bare de underliggende mønstrene i treningsdataene, men også støyen, noe som resulterer i dårlig ytelse på usynlige data. Regularisering introduserer tilleggsinformasjon eller begrensninger til en modell for å forhindre overtilpasning ved å straffe altfor komplekse modeller.

Den grunnleggende ideen bak regularisering er å innlemme et straffebegrep i tapsfunksjonen som modellen prøver å minimere. Dette straffeuttrykket fraråder modellen fra å tilpasse støyen i treningsdataene ved å pålegge en kostnad på kompleksitet, typisk målt ved størrelsen på modellparametrene. Ved å gjøre det hjelper regularisering med å oppnå en balanse mellom å tilpasse treningsdataene godt og opprettholde modellens evne til å generalisere til nye data.

Det er flere typer regulariseringsteknikker som vanligvis brukes i maskinlæring, hvor de mest utbredte er L1-regularisering, L2-regularisering og frafall. Hver av disse teknikkene har sine egne egenskaper og bruksområder.

1. L1-regularisering (lasso-regresjon): L1-regularisering legger til en straff lik den absolutte verdien av størrelsen på koeffisientene til tapsfunksjonen. Matematisk kan det representeres som:

    \[ L(\theta) = L_0(\theta) + \lambda \sum_{i=1}^{n} |\theta_i| \]

hvor L_0(\theta) er den opprinnelige tapsfunksjonen, \lambda er regulariseringsparameteren, og \theta_i er modellparametrene. Effekten av L1-regularisering er at den har en tendens til å produsere sparsomme modeller, noe som betyr at den driver noen av koeffisientene til null, og effektivt utfører funksjonsvalg. Dette kan være spesielt nyttig når du arbeider med høydimensjonale data der mange funksjoner kan være irrelevante.

2. L2-regularisering (Ridge-regresjon): L2-regularisering legger til en straff lik kvadratet på størrelsen på koeffisientene til tapsfunksjonen. Det er matematisk uttrykt som:

    \[ L(\theta) = L_0(\theta) + \lambda \sum_{i=1}^{n} \theta_i^2 \]

L2-regularisering fraråder store koeffisienter ved å straffe deres kvadratiske verdier, noe som fører til et mer jevnt fordelt sett med vekter. I motsetning til L1, produserer ikke L2-regularisering sparsomme modeller, da den ikke tvinger koeffisientene til å være nøyaktig null, men heller holder dem små. Dette er spesielt nyttig for å unngå overtilpasning når alle funksjoner har en viss relevans.

3. Elastisk nettregulering: Elastic Net kombinerer både L1- og L2-regularisering. Det er spesielt nyttig i situasjoner der det er flere korrelerte funksjoner. Elastic Net-straffen er en lineær kombinasjon av L1- og L2-straffene:

    \[ L(\theta) = L_0(\theta) + \lambda_1 \sum_{i=1}^{n} |\theta_i| + \lambda_2 \sum_{i=1}^{n} \theta_i^2 \]

Ved å justere parametrene \lambda_1 og \lambda_2, Elastic Net kan balansere fordelene med både L1- og L2-regularisering.

4. Frafall: Dropout er en regulariseringsteknikk spesielt utviklet for nevrale nettverk. Under trening setter dropout tilfeldig en brøkdel av nodene (nevronene) i et lag til null ved hver iterasjon. Dette forhindrer nettverket i å stole for mye på en enkelt node og oppmuntrer nettverket til å lære mer robuste funksjoner. Frafall er spesielt effektivt i dyplæringsmodeller der overtilpasning er et vanlig problem på grunn av det store antallet parametere.

5. Tidlig stopp: Selv om det ikke er en regulariseringsteknikk i tradisjonell forstand, er tidlig stopp en strategi for å forhindre overtilpasning ved å stoppe treningsprosessen når ytelsen på et valideringssett begynner å bli dårligere. Dette er spesielt nyttig i iterative metoder som gradientnedstigning der modellen kontinuerlig oppdateres.

Regularisering er viktig i maskinlæring fordi det lar modeller prestere godt på usynlige data ved å kontrollere kompleksiteten deres. Valget av regulariseringsteknikk og justeringen av dens parametere (\lambda for L1 og L2 er frafallsrate for frafall) viktige og krever ofte eksperimentering og kryssvalidering for å oppnå optimale resultater.

Tenk for eksempel på en lineær regresjonsmodell trent på et datasett med mange funksjoner. Uten regularisering kan modellen tildele store vekter til enkelte funksjoner, tilpasse treningsdataene veldig tett, men yte dårlig på testdata på grunn av overtilpasning. Ved å bruke L2-regularisering oppmuntres modellen til å fordele vekter jevnere, noe som potensielt kan føre til bedre generalisering på nye data.

I et annet scenario kan et nevralt nettverk trent på bildedata overfitte ved å huske spesifikke mønstre i treningsbildene. Ved å bruke frafall blir nettverket tvunget til å lære mer generelle funksjoner som er nyttige på tvers av forskjellige bilder, og forbedre ytelsen på usynlige data.

Regularisering er et grunnleggende konsept innen maskinlæring som bidrar til å forhindre overtilpasning ved å legge til en straff for kompleksitet til modellens tapsfunksjon. Ved å kontrollere kompleksiteten til modellen, muliggjør regulariseringsteknikker som L1, L2, Elastic Net, dropout og tidlig stopp bedre generalisering til nye data, noe som gjør dem til uunnværlige verktøy i maskinlæringsutøverens verktøysett.

Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Flere spørsmål og svar:

Merket under: , , , , ,