Роль регуляризації L1 і L2 у запобіганні переобладнанню та покращенні узагальнення моделі

Оновлено на May 30, 2024 2 хвилини читають

Роль регуляризації L1 і L2 у запобіганні переобладнанню та покращенні узагальнення моделі cover image

Регуляризація відноситься до набору прийомів, які використовуються для запобігання переобладнанню та покращення узагальнення моделі. Переобладнання відбувається, коли модель надто добре вивчає навчальні дані, вловлюючи шум і конкретні деталі, які не стосуються нових, невидимих ​​даних. Регулярізація допомагає контролювати це шляхом додавання штрафного терміну до цільової функції моделі, що перешкоджає надто складним моделям.

Два поширених типи регуляризації — регулярізація L1 і L2:

Регуляризація L1 (регресія ласо):

  • Регулярізація L1 додає штрафний термін до функції витрат, що дорівнює абсолютним значенням коефіцієнтів моделі.

  • Це заохочує розрідженість у моделі, зменшуючи деякі коефіцієнти точно до нуля, ефективно виконуючи вибір функцій.

  • Отримана модель є простішою та легшою для інтерпретації, оскільки вона вибирає лише найважливіші характеристики, відкидаючи менш важливі.

Регуляризація L2 (регресія хребта):

  • Регулярізація L2 додає штрафний термін до функції вартості, що дорівнює квадратам величин коефіцієнтів моделі.

  • Він має тенденцію зменшувати коефіцієнти менш важливих функцій до нуля, але рідко встановлює їх точно до нуля.

  • Регулярізація L2 є ефективною для запобігання переобладнанню, штрафуючи великі ваги та, отже, зменшуючи складність моделі.

Методи регулярізації L1 і L2 допомагають зменшити переобладнання та покращити здатність моделі узагальнювати невидимі дані. Вибір між регуляризацією L1 і L2 часто залежить від конкретної проблеми, характеру особливостей і бажаного результату. Регуляризація ласо (L1) з її властивістю вибору ознак є кращою, коли є потреба визначити найбільш відповідні функції. Риджова регулярізація (L2) придатна, коли всі функції є потенційно важливими, і перевагою є зменшення їхнього впливу без повного виключення. Крім того, комбінація обох методів, відома як регулярізація Elastic Net, може бути використана, щоб скористатися перевагами регуляризації L1 і L2 одночасно.