Regularizace v kontextu strojového učení je důležitou technikou používanou ke zvýšení výkonu zobecnění modelů, zejména při práci s vysokorozměrnými daty nebo složitými modely, které jsou náchylné k nadměrnému přizpůsobení. K nadměrnému přizpůsobení dochází, když se model učí nejen základní vzorce v trénovacích datech, ale také šum, což má za následek slabý výkon u neviditelných dat. Regularizace zavádí do modelu další informace nebo omezení, aby se zabránilo nadměrnému přizpůsobení penalizací příliš složitých modelů.
Základní myšlenkou regularizace je začlenit penalizační člen do ztrátové funkce, kterou se model snaží minimalizovat. Tento penalizační člen odrazuje model od přizpůsobení šumu v trénovacích datech tím, že uvaluje náklady na složitost, obvykle měřenou velikostí parametrů modelu. Regulace tak pomáhá dosáhnout rovnováhy mezi dobrým přizpůsobením trénovacích dat a zachováním schopnosti modelu zobecňovat na nová data.
Ve strojovém učení se běžně používá několik typů regularizačních technik, z nichž nejrozšířenější jsou regularizace L1, regularizace L2 a odpadnutí. Každá z těchto technik má své vlastní vlastnosti a aplikace.
1. Regularizace L1 (laso regrese): Regulace L1 přidává ke ztrátové funkci penalizaci rovnající se absolutní hodnotě velikosti koeficientů. Matematicky to může být reprezentováno jako:
kde je původní ztrátová funkce,
je regularizační parametr a
jsou parametry modelu. Účinek regularizace L1 spočívá v tom, že má tendenci vytvářet řídké modely, což znamená, že stlačuje některé koeficienty na nulu a efektivně provádí výběr prvků. To může být užitečné zejména při práci s vysokorozměrnými daty, kde může být mnoho funkcí irelevantních.
2. Regularizace L2 (ridge regrese): Regulace L2 přidává ke ztrátové funkci penalizaci rovnající se druhé mocnině velikosti koeficientů. Je to matematicky vyjádřeno jako:
Regulace L2 odrazuje od velkých koeficientů penalizací jejich druhých hodnot, což vede k rovnoměrněji rozloženému souboru vah. Na rozdíl od L1, regularizace L2 nevytváří řídké modely, protože nenutí koeficienty být přesně nulové, ale spíše je udržuje malé. To je užitečné zejména pro zamezení nadměrné montáže, když mají všechny funkce nějaký význam.
3. Regulace elastické sítě: Elastic Net kombinuje regulaci L1 a L2. Je to užitečné zejména v situacích, kdy existuje více korelovaných prvků. Elastická čistá penalizace je lineární kombinací penalizací L1 a L2:
Vyladěním parametrů si
Elastic Net dokáže vyvážit výhody regularizace L1 i L2.
4. Výpadek: Dropout je regularizační technika speciálně navržená pro neuronové sítě. Během tréninku dropout náhodně nastaví zlomek uzlů (neuronů) ve vrstvě na nulu při každé iteraci. To zabraňuje tomu, aby se síť příliš spoléhala na jakýkoli jednotlivý uzel, a povzbuzuje síť, aby se naučila robustnější funkce. Dropout je zvláště účinný v modelech hlubokého učení, kde je nadměrné vybavení běžným problémem kvůli velkému počtu parametrů.
5. Předčasné zastavení: Přestože se nejedná o techniku regularizace v tradičním slova smyslu, včasné zastavení je strategií, jak zabránit nadměrnému vybavení zastavením tréninkového procesu, jakmile se výkon na ověřovací sadě začne zhoršovat. To je užitečné zejména u iterativních metod, jako je gradientní klesání, kde je model neustále aktualizován.
Regularizace je ve strojovém učení nezbytná, protože umožňuje modelům dobře fungovat na neviditelných datech řízením jejich složitosti. Volba regularizační techniky a ladění jejích parametrů ( pro L1 a L2, míra výpadků pro výpadky) jsou důležité a často vyžadují experimentování a křížovou validaci k dosažení optimálních výsledků.
Vezměme si například model lineární regrese natrénovaný na datové sadě s mnoha funkcemi. Bez regularizace by model mohl některým funkcím přiřadit velké váhy, velmi přesně se přizpůsobil trénovacím datům, ale vzhledem k nadměrnému přizpůsobení fungoval špatně na testovacích datech. Použitím regularizace L2 je model povzbuzen k rovnoměrnějšímu rozložení vah, což potenciálně vede k lepšímu zobecnění nových dat.
V jiném scénáři by se neuronová síť trénovaná na obrazových datech mohla překrýt tím, že by si zapamatovala konkrétní vzory v trénovacích obrázcích. Použitím dropoutu je síť nucena naučit se obecnější funkce, které jsou užitečné pro různé obrázky, a zlepšit tak její výkon na neviditelných datech.
Regularizace je základním konceptem strojového učení, který pomáhá předcházet nadměrnému vybavení přidáním pokuty za složitost ke ztrátové funkci modelu. Regulační techniky, jako je L1, L2, Elastic Net, výpadek a předčasné zastavení, řízením složitosti modelu umožňují lepší zobecnění na nová data, což z nich činí nepostradatelné nástroje v sadě nástrojů pro strojové učení.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Když se v materiálech ke čtení mluví o „výběru správného algoritmu“, znamená to, že v podstatě všechny možné algoritmy již existují? Jak víme, že algoritmus je „správný“ pro konkrétní problém?
- Jaké jsou hyperparametry používané ve strojovém učení?
- Jaký je programovací jazyk pro strojové učení, je to Just Python
- Jak se strojové učení aplikuje ve světě vědy?
- Jak se rozhodujete, který algoritmus strojového učení použít a jak jej najdete?
- Jaké jsou rozdíly mezi Federated Learning, Edge Computing a On-Device Machine Learning?
- Jak připravit a vyčistit data před tréninkem?
- Jaké jsou konkrétní počáteční úkoly a aktivity v projektu strojového učení?
- Jaká jsou základní pravidla pro přijetí konkrétní strategie a modelu strojového učení?
- Které parametry naznačují, že je čas přejít z lineárního modelu na hluboké učení?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning