La régularisation est essentielle dans l’apprentissage machine et profond. Il ne s’agit pas d’une technique compliquée et elle simplifie le processus d’apprentissage machine. La mise en place d’un modèle d’apprentissage machine ne consiste pas seulement à alimenter les données. Lorsque vous formez votre modèle par apprentissage machine à l’aide de réseaux de neurones artificiels, vous rencontrerez de nombreux problèmes. Ces problèmes peuvent affecter considérablement le rendement. Cet article vous aidera à comprendre les techniques que vous pouvez utiliser pour réduire les problèmes pendant le processus d’apprentissage machine.


Qu’est-ce que la régularisation ?

L’utilisation de la régularisation est la même que celle que le nom suggère. La régularisation consiste à rendre les choses acceptables ou régulières. La régularisation est une technique qui permet de réduire les erreurs d’un modèle en évitant le sur-ajustement et en entraînant le modèle à fonctionner correctement.


Surajustement

Le suréquipement est un problème courant. Lorsque vous suralimentez le modèle avec des données qui ne contiennent pas la capacité de traitement, il commence à agir de manière irrégulière. Cette irrégularité se traduira par un bruit au lieu d’un signal dans le résultat. Votre modèle commencera à considérer les données inutiles comme le concept. Le terme utilisé pour désigner cette situation est “suralimentation”, et elle conduit à des résultats inexacts – ce qui diminue la précision et l’efficacité des données.
Supposons que nous devions prédire si les étudiants nouvellement diplômés se qualifieront pour l’entretien. Nous allons entraîner notre système avec 20 000 CV pour voir s’ils sont qualifiés ou non. Le résultat que nous obtiendrons sera précis à 99 %. Maintenant, si vous testez votre modèle avec un ensemble de données complètement différent, le résultat sera inférieur à 50 %. Cela s’explique par le fait que le modèle que nous formons ne généralise pas les résultats obtenus à partir de données invisibles. Nous pouvons également constater que le modèle convient à notre vie quotidienne.


Bruit et signal

Le signal est un modèle qui aide le modèle à apprendre les données pertinentes. Cependant, le bruit est une forme aléatoire et non pertinente des données que vous ne voulez pas impliquer dans le résultat. Nous ne voulons pas que nos modèles incluent des données non pertinentes et affectent nos résultats. La raison de cette irrégularité est l’algorithme du modèle. Il apprend et supprime les erreurs au cours du processus de formation.
Une formation plus longue, même après avoir résolu toutes les erreurs, diminuera les performances, car le modèle commencera à apprendre des données non pertinentes. Cela rendra notre modèle compliqué, et il ne généralisera pas les nouvelles données. Un bon algorithme permet de séparer le bruit et le signal.

Comment fonctionne la régularisation

La principale raison pour laquelle le modèle est “surdimensionné” est qu’il ne parvient pas à généraliser les données en raison d’un manque de pertinence trop important. Cependant, la régularisation est une méthode efficace qui améliore la précision du modèle et réduit les écarts inutiles.
En outre, cette technique évite également de perdre des données importantes, ce qui se produit avec le sous-ajustement. La régularisation aide le modèle à apprendre en appliquant des exemples appris précédemment aux nouvelles données non visibles. Vous pouvez également réduire la capacité du modèle en ramenant divers paramètres à zéro. La régularisation supprime les poids supplémentaires des caractéristiques spécifiques et répartit ces poids de manière égale.
Comprenons comment cela fonctionne. Lorsque nous voulons que le modèle fonctionne correctement, nous définissons la fonction de perte. Cette fonction de perte définira la performance du modèle en fonction du calcul des données par perte. Nous devons minimiser la perte pour trouver le modèle que nous voulons. Pour cela, la régularisation ajoute un lambda pour pénaliser la fonction de perte. Nous obtenons la solution optimale de cette technique car elle rejette les erreurs d’entraînement élevées avec des valeurs lambda plus faibles et rejette les modèles plus complexes avec des valeurs lambda plus élevées.


Types de techniques de régularisation

Régularisation L1

Le modèle de régression de cette technique de régularisation est appelé Régression Lasso. Le modèle de régression est un terme de pénalité. Lasso est l’abréviation de “Least Absolute Shrinkage and Selection Operator”. Lasso ajoute la valeur absolue de la magnitude au coefficient. Ces valeurs sont des termes de pénalité de la fonction de perte.

Régularisation L2

D’autre part, le modèle de régression de la régularisation de la L2 est la régression de la crête. Dans cette régularisation, le terme de pénalité de la fonction de perte est le carré du coefficient. Dans cette méthode, la valeur de lambda est égale à zéro car l’ajout d’une grande valeur de lambda ajoutera plus de poids, causant un sous-ajustement.
Choix entre la régularisation L1 et L2
Pour choisir la technique de régularisation entre L1 et L2, il faut tenir compte de la quantité de données. Si les données sont plus volumineuses, vous devez utiliser la régularisation de la L2. En revanche, si les données sont peu nombreuses, vous devez choisir la régularisation de la L1.

Régularisation des abandons

Selon Wikipédia, l’abandon signifie lâcher des unités visibles ou cachées. En termes simples, l’abandon signifie ignorer les unités ou les neurones pendant la formation du modèle. Le modèle ne tiendra pas compte de ces unités lors du passage des données à travers un réseau neuronal artificiel. Cela permettra d’éviter de surcharger les données d’entraînement.

Augmentation des données

Dans la technique d’augmentation des données, vous augmentez la taille des données ou des signaux pertinents que vous voulez inclure dans la sortie. La principale raison pour laquelle le modèle ne se généralise pas est le suréquipement. Cependant, lorsque la taille des données pertinentes augmente, le modèle n’envisage pas d’ajouter du bruit.


Conclusion

Lorsque nous formons notre modèle par un apprentissage machine supervisé, nous alimentons les données de formation. Maintenant, le modèle va apprendre à travers les modèles des données de formation. Nous attendons du modèle qu’il ne définisse des modèles qu’à travers le signal, qui est une donnée pertinente. Cependant, le modèle comprend également du bruit. Cela affecte les performances du modèle lorsqu’il passe en revue de nouvelles données.
C’est là que la technique de régularisation est utile. Elle réduit la complexité en ajoutant une pénalité. Il existe deux types de techniques de régularisation courantes. L1 va minimiser la valeur des poids, et L2 va minimiser la magnitude au carré. Cependant, il existe deux autres techniques pour éviter le surajustement, l’une est l'”abandon” et l’autre est l'”augmentation des données”. L’abandon ignore les unités non pertinentes ou le bruit, et l’augmentation des données augmente la taille du signal.