Регуляризация в контексте машинного обучения является важным методом, используемым для повышения производительности обобщения моделей, особенно при работе с многомерными данными или сложными моделями, склонными к переобучению. Переобучение происходит, когда модель изучает не только базовые закономерности в обучающих данных, но и шум, что приводит к плохой производительности на невидимых данных. Регуляризация вводит дополнительную информацию или ограничения в модель для предотвращения переобучения путем штрафования слишком сложных моделей.
Основная идея регуляризации заключается в том, чтобы включить штрафной член в функцию потерь, которую модель пытается минимизировать. Этот штрафной член препятствует модели подгонять шум в обучающих данных, налагая стоимость на сложность, обычно измеряемую величиной параметров модели. Таким образом, регуляризация помогает достичь баланса между хорошим соответствием обучающим данным и сохранением способности модели обобщать новые данные.
Существует несколько типов методов регуляризации, обычно используемых в машинном обучении, наиболее распространенными из которых являются регуляризация L1, регуляризация L2 и dropout. Каждый из этих методов имеет свои собственные характеристики и области применения.
1. Регуляризация L1 (лассо-регрессия): Регуляризация L1 добавляет к функции потерь штраф, равный абсолютному значению величины коэффициентов. Математически это можно представить как:
в котором — исходная функция потерь,
— параметр регуляризации, а
являются параметрами модели. Эффект регуляризации L1 заключается в том, что она имеет тенденцию создавать разреженные модели, то есть она сводит некоторые коэффициенты к нулю, эффективно выполняя выбор признаков. Это может быть особенно полезно при работе с данными высокой размерности, где многие признаки могут быть нерелевантными.
2. Регуляризация L2 (регрессия гребня): Регуляризация L2 добавляет штраф, равный квадрату величины коэффициентов, к функции потерь. Математически это выражается как:
Регуляризация L2 препятствует большим коэффициентам, штрафуя их квадратичные значения, что приводит к более равномерному распределению набора весов. В отличие от L1, регуляризация L2 не создает разреженных моделей, поскольку она не заставляет коэффициенты быть точно равными нулю, а скорее сохраняет их малыми. Это особенно полезно для предотвращения переобучения, когда все признаки имеют некоторую релевантность.
3. Эластичная чистая регуляризация: Elastic Net сочетает в себе регуляризацию L1 и L2. Это особенно полезно в ситуациях, когда есть несколько коррелированных признаков. Штраф Elastic Net представляет собой линейную комбинацию штрафов L1 и L2:
Настраивая параметры и
Elastic Net может сбалансировать преимущества регуляризации L1 и L2.
4. Выбывать: Dropout — это метод регуляризации, специально разработанный для нейронных сетей. Во время обучения dropout случайным образом устанавливает часть узлов (нейронов) в слое на ноль на каждой итерации. Это не позволяет сети слишком полагаться на какой-либо один узел и побуждает ее изучать более надежные признаки. Dropout особенно эффективен в моделях глубокого обучения, где переобучение является распространенной проблемой из-за большого количества параметров.
5. Ранняя остановка: Хотя это и не метод регуляризации в традиционном смысле, ранняя остановка — это стратегия предотвращения переобучения путем остановки процесса обучения, как только производительность на проверочном наборе начинает ухудшаться. Это особенно полезно в итеративных методах, таких как градиентный спуск, где модель постоянно обновляется.
Регуляризация имеет важное значение в машинном обучении, поскольку она позволяет моделям хорошо работать на невидимых данных, контролируя их сложность. Выбор метода регуляризации и настройка его параметров ( для L1 и L2, показатель отсева для отсева) важны и часто требуют экспериментов и перекрестной проверки для достижения оптимальных результатов.
Например, рассмотрим модель линейной регрессии, обученную на наборе данных со многими признаками. Без регуляризации модель может назначать большие веса некоторым признакам, очень точно подгоняя обучающие данные, но плохо работая на тестовых данных из-за переобучения. Применение регуляризации L2 поощряет модель распределять веса более равномерно, что потенциально приводит к лучшему обобщению на новых данных.
В другом сценарии нейронная сеть, обученная на данных изображений, может переобучиться, запоминая определенные шаблоны в обучающих изображениях. Применяя исключение, сеть вынуждена изучать более общие признаки, которые полезны для разных изображений, что улучшает ее производительность на невидимых данных.
Регуляризация — это фундаментальная концепция машинного обучения, которая помогает предотвратить переобучение, добавляя штраф за сложность к функции потерь модели. Контролируя сложность модели, такие методы регуляризации, как L1, L2, Elastic Net, dropout и early stop, обеспечивают лучшее обобщение для новых данных, что делает их незаменимыми инструментами в наборе инструментов специалиста по машинному обучению.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Когда в материалах для чтения говорится о «выборе правильного алгоритма», означает ли это, что в принципе все возможные алгоритмы уже существуют? Как мы узнаем, что алгоритм является «правильным» для конкретной проблемы?
- Какие гиперпараметры используются в машинном обучении?
- Что такое язык программирования для машинного обучения? Просто Python.
- Как машинное обучение применяется в мире науки?
- Как вы решаете, какой алгоритм машинного обучения использовать, и как вы его находите?
- В чем разница между федеративным обучением, периферийными вычислениями и машинным обучением на устройстве?
- Как подготовить и очистить данные перед обучением?
- Каковы конкретные начальные задачи и действия в проекте машинного обучения?
- Каковы практические правила выбора конкретной стратегии и модели машинного обучения?
- Какие параметры указывают на то, что пора переходить от линейной модели к глубокому обучению?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning