Регуляризация необходима для машинного и глубокого обучения. Это не сложный метод и он упрощает процесс машинного обучения. Настройка модели машинного обучения заключается не только в подаче данных. Во время обучения модели на станке с помощью искусственных нейронных сетей Вы столкнетесь с многочисленными проблемами. Эти проблемы могут существенно повлиять на производительность. Эта статья поможет вам разобраться в техниках, которые вы можете использовать для уменьшения количества проблем в процессе обучения работе со станком.

Что такое Регуляризация?

Использование регуляризации – это то же самое, что и название. Регуляризация означает сделать вещи приемлемыми или регулярными. Регуляризация – это техника, которая уменьшает ошибки модели, избегая переоснащения и обучая модель правильному функционированию.

Переподгонка

Переоснащение – обычная проблема. Когда вы переполняете модель данными, которые не содержат возможности обработки, она начинает действовать нерегулярно. Эта нерегулярность будет включать в себя шум, а не сигнал. Ваша модель начнет рассматривать ненужные данные как концепцию. Термин, используемый для обозначения этого, является “переподстройкой”, и это приводит к неточным выводам, что снижает точность и эффективность данных.
Предположим, нам необходимо предсказать, будут ли новоиспеченные студенты допущены к собеседованию. Мы обучим нашу систему 20 000 резюме, чтобы понять, соответствуют ли они квалификационным требованиям или нет. Результат, который мы получим, будет точным на 99 процентов. Теперь, когда вы тестируете свою модель с совершенно другим набором данных, результат будет менее 50 процентов. Это происходит потому, что модель, которую мы тренируем, не обобщает результат по невидимым данным. Мы также видим, что это вписывается в нашу повседневную жизнь.

Шум и сигнал

Сигнал – это шаблон, который помогает модели изучить соответствующие данные. Однако шум – это случайная и несущественная форма данных, которую вы не хотите вовлекать в результат. Мы не хотим, чтобы наши модели включали иррелевантные данные и влияли на наши результаты. Причиной этой нерегулярности является алгоритм модели. Он учит и устраняет ошибки во время тренировочного процесса.
Обучение в течение более длительного периода, даже после устранения всех ошибок, снизит производительность, так как модель начнет изучать неактуальные данные. Это усложнит нашу модель, и она не сможет обобщать новые данные. Хороший алгоритм разделит шум и сигнал.

Как работает регуляризация

Основная причина “переподгонки” модели заключается в том, что она не может обобщить данные из-за слишком большой нерелевантности. Однако регуляризация является эффективным методом, повышающим точность модели и уменьшающим ненужные отклонения.
Кроме того, этот метод позволяет избежать потери важных данных, что происходит с подгонкой. Регуляризация помогает модели учиться, применяя ранее изученные примеры к новым невидимым данным. Также можно уменьшить емкость модели, сводя различные параметры к нулю. Регуляризация удалит дополнительные веса из конкретных характеристик и равномерно распределит эти веса.
Давайте разберемся, как это работает. Когда мы хотим, чтобы модель работала правильно, мы определяем функцию потерь. Эта функция потерь будет определять производительность модели по данным путем расчета потерь. Нам нужно минимизировать потери, чтобы найти нужную модель. Для этого регуляризация добавляет лямбда, чтобы оштрафовать функцию потерь. Мы получаем оптимальное решение от этой методики, так как она отвергает высокие ошибки обучения при меньших значениях лямбда и отвергает более сложные модели с большими значениями лямбда.

Типы техники регуляризации

1. L1 Регуляризация

Регрессионная модель этой техники регуляризации называется регрессией Лассо. Модель регрессии – это штрафной термин. Лассо является кратким для Оператора Наименее Абсолютной Усадки и Выбора. Лассо добавляет абсолютное значение величины к коэффициенту. Эти значения являются штрафными терминами функции потерь.

2. L2 Регуляризация

С другой стороны, регрессионная модель регуляризации L2 – это регрессия гребней. В этой регуляризации штрафным членом функции потерь является квадратная величина коэффициента. В этом методе значение лямбда равно нулю, так как при добавлении большого значения лямбда будет прибавляться больше весов, что приводит к недоустановке.
Выбор между L1 и L2 Регуляризация
Для выбора метода регуляризации между L1 и L2 необходимо учитывать объем данных. Если данные больше, то следует использовать регуляризацию L2. Однако, если данные небольшие, необходимо выбрать регуляризацию L1.

3. Регуляризация выпадения данных

Согласно Википедии, отсев означает отсев видимых или скрытых единиц. Простыми словами, бросить – значит игнорировать юниты или нейроны во время тренировки модели. Модель не будет учитывать эти единицы при передаче данных через искусственную нейронную сеть. Это позволит избежать перегрузки тренировочных данных.

4. Расширение данных

В технике увеличения данных вы увеличиваете размер релевантных данных или сигнала, которые вы хотите включить в выходные данные. Основная причина, по которой модель не является обобщающей, заключается в переподборе. Однако, когда размер соответствующих данных увеличивается, модель не будет рассматривать добавление шума.

Заключение

Когда мы обучаем нашу модель посредством контролируемого обучения работе с машиной, мы передаем данные обучения. Теперь модель будет обучаться через модели тренировочных данных. Мы ожидаем, что модель определяет модели только через сигнал, что является релевантными данными. Однако, модель также включает в себя шум. Это влияет на производительность модели при прохождении новых данных.
В этом помогает техника регуляризации. Она уменьшает сложность, добавляя штраф. Существует два общих типа методов регуляризации. L1 минимизирует значение весов, а L2 минимизирует квадратную величину. Однако есть еще две техники для избежания переподготовки, одна из которых – “выпадание”, а другая – “увеличение данных”. Drop out будет игнорировать не относящиеся к делу единицы или шум, а увеличение данных увеличит размер сигнала.