Penjelasan fungsi regularisasi

Penyesuaian ialah salah satu teknik yang biasa digunakan dalam pembelajaran mesin, digunakan untuk mengawal kerumitan model dan mengelakkan pemasangan berlebihan. Ia mengehadkan kerumitan model dengan memperkenalkan fungsi regularisasi untuk menghukum parameter model. Fungsi penyelarasan digunakan secara meluas dalam pembelajaran mesin.

1. Definisi dan peranan fungsi regularization

Fungsi regularization ialah fungsi matematik yang digunakan untuk mengawal kerumitan model dan memainkan peranan dalam fungsi objektif dalam masalah pengoptimuman. Ia menghukum parameter model untuk mengelakkan overfitting data latihan dan meningkatkan keupayaan generalisasi model pada data baharu.

Fungsi regularization biasanya terdiri daripada dua bahagian: fungsi kehilangan dan istilah regularization. Fungsi kehilangan digunakan untuk mengukur sejauh mana model sesuai dengan data latihan, manakala istilah regularisasi digunakan untuk menghukum kerumitan model. Secara amnya terdapat dua kaedah regularisasi biasa: regularization L1 dan regularization L2. Regularisasi L1 menggalakkan model untuk menghasilkan penyelesaian yang jarang dengan menghukum nilai mutlak parameter model manakala regularisasi L2 menggalakkan pengedaran parameter model yang lebih lancar dengan menghukum kuadrat parameter model. Ini menghalang pemasangan berlebihan dan meningkatkan keupayaan generalisasi model.

L1 regularisasi mengawal kerumitan model dengan menghukum jumlah nilai mutlak parameter model ditakrifkan seperti berikut:

Omega(w)=|w|_{1}=sum_{ i=1} ^{n}|w_{i}|

di mana w ialah parameter model dan n ialah bilangan parameter.

L2 regularisasi mengawal kerumitan model dengan menghukum jumlah kuasa dua parameter model ditakrifkan seperti berikut:

Omega(w)=|w|_{2}^{2} =sum_{. i=1}^{n}w_{i}^{2}

L2 regularization sering dipanggil pereputan berat, kerana ia menyebabkan parameter model mengecut secara beransur-ansur kepada nilai hampir 0, sekali gus Mengurangkan kerumitan model.

Peranan fungsi regularisasi adalah untuk mengawal kerumitan model, menghalang model daripada menyesuaikan data latihan secara berlebihan dan meningkatkan keupayaan generalisasi model pada data baharu. Overfitting ialah apabila model terlalu menyesuaikan diri dengan data latihan, mengakibatkan prestasi yang lemah pada data baharu. Fungsi regularisasi mengehadkan kerumitan model dengan menghukum parameter model, dengan itu mengurangkan risiko overfitting.

2. Aplikasi fungsi regularization

Fungsi penyelarasan digunakan secara meluas dalam pembelajaran mesin, terutamanya dalam pembelajaran mendalam. Di bawah ini kami akan memperkenalkan tiga aplikasi fungsi regularisasi dalam pembelajaran mesin.

1. regularisasi L1 dan regularization L2

L1 regularization dan L2 regularization ialah fungsi regularization yang paling biasa digunakan dalam pembelajaran mesin. Mereka mengehadkan kerumitan model dengan menghukum parameter model, dengan itu menghalang pemasangan berlebihan. Regresi L1 dan regularisasi L2 biasanya digunakan dalam model seperti regresi linear, regresi logistik dan mesin vektor sokongan.

2. Regularisasi tercicir

Regularisasi tercicir ialah fungsi regularisasi yang digunakan secara meluas dalam rangkaian saraf dalam. Ia menghalang overfitting dengan memadamkan sebahagian neuron secara rawak semasa latihan. Regularisasi putus sekolah boleh mengurangkan penyesuaian bersama dalam rangkaian saraf, dengan itu meningkatkan keupayaan generalisasi model.

3. Regularisasi Batch

Regularization Batch ialah fungsi regularization yang digunakan secara meluas dalam rangkaian neural dalam. Ia mempercepatkan penumpuan model dan meningkatkan keupayaan generalisasi model dengan menormalkan setiap kumpulan mini data. Penyelarasan Normalisasi Kelompok boleh mengurangkan anjakan kovariat dalaman dalam rangkaian saraf, dengan itu meningkatkan kestabilan dan ketepatan model.

3. Kelebihan dan Kelemahan Fungsi Regularisasi

Kelebihan utama fungsi regularization ialah ia boleh mengawal kerumitan model, mengelakkan pemasangan berlebihan dan meningkatkan keupayaan generalisasi model. Fungsi penyelarasan boleh digunakan pada pelbagai algoritma pembelajaran mesin, termasuk regresi linear, regresi logistik, mesin vektor sokongan dan rangkaian saraf dalam.

Kelemahan fungsi regularization ialah parameter regularization yang sesuai perlu dipilih, jika tidak, ia boleh menyebabkan underfitting atau overfitting. Fungsi regularization juga meningkatkan masa latihan model kerana istilah regularization perlu dikira. Selain itu, fungsi penyusunan semula mungkin tidak sesuai untuk beberapa set data dan model tertentu, dan perlu dipilih berdasarkan situasi tertentu.

4. Ringkasan

Fungsi regularisasi ialah fungsi matematik yang digunakan untuk mengawal kerumitan model, dan biasanya digunakan untuk fungsi objektif dalam masalah pengoptimuman. Fungsi regularization biasa termasuk regularization L1 dan regularization L2, yang boleh digunakan pada pelbagai algoritma pembelajaran mesin, termasuk regresi linear, regresi logistik, mesin vektor sokongan dan rangkaian saraf dalam. Di samping itu, terdapat kaedah seperti regularization Dropout dan regularization Batch Normalization untuk meningkatkan keupayaan generalisasi dan kestabilan model. Kelebihan fungsi regularisasi ialah ia boleh mengelakkan overfitting dan meningkatkan keupayaan generalisasi model, tetapi ia juga mempunyai beberapa kekurangan dan perlu dipilih mengikut situasi tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan fungsi regularisasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!