Regularizacija u kontekstu strojnog učenja važna je tehnika koja se koristi za poboljšanje izvedbe generalizacije modela, osobito kada se radi o visokodimenzionalnim podacima ili složenim modelima koji su skloni pretjeranom prilagođavanju. Pretjerano opremanje se događa kada model nauči ne samo temeljne obrasce u podacima o obuci, već i šum, što rezultira lošom izvedbom na nevidljivim podacima. Regulacija uvodi dodatne informacije ili ograničenja u model kako bi se spriječilo prekomjerno prilagođavanje kažnjavanjem previše složenih modela.
Temeljna ideja koja stoji iza regularizacije je uključivanje kaznenog termina u funkciju gubitka koju model pokušava minimizirati. Ovaj kazneni izraz obeshrabruje model od uklapanja buke u podatke o obuci nametanjem cijene složenosti, koja se obično mjeri veličinom parametara modela. Na taj način regularizacija pomaže u postizanju ravnoteže između dobrog uklapanja podataka o obuci i održavanja sposobnosti modela da generalizira nove podatke.
Postoji nekoliko vrsta tehnika regulacije koje se obično koriste u strojnom učenju, a najzastupljenije su L1 regulacija, L2 regulacija i ispadanje. Svaka od ovih tehnika ima svoje karakteristike i primjenu.
1. L1 regularizacija (lasso regresija): L1 regularizacija dodaje kaznu jednaku apsolutnoj vrijednosti veličine koeficijenata funkciji gubitka. Matematički se može predstaviti kao:
gdje je izvorna funkcija gubitka,
je parametar regularizacije, i
su parametri modela. Učinak L1 regulacije je da nastoji proizvesti prorijeđene modele, što znači da dovodi neke koeficijente na nulu, učinkovito izvodeći odabir značajki. To može biti osobito korisno kada se radi s visokodimenzionalnim podacima gdje mnoge značajke mogu biti irelevantne.
2. L2 Regularizacija (Ridge Regression): L2 regularizacija dodaje kaznu jednaku kvadratu veličine koeficijenata funkciji gubitka. Matematički se izražava kao:
L2 regulacija obeshrabruje velike koeficijente penalizirajući njihove kvadratne vrijednosti, što dovodi do ravnomjernije raspoređenog skupa težina. Za razliku od L1, L2 regulacija ne proizvodi rijetke modele, jer ne prisiljava koeficijente da budu točno nula, već ih održava malima. Ovo je osobito korisno za izbjegavanje pretjeranog opremanja kada su sve značajke relevantne.
3. Regulacija elastične mreže: Elastic Net kombinira regulaciju L1 i L2. Posebno je koristan u situacijama kada postoji više koreliranih značajki. Elastična neto kazna je linearna kombinacija L1 i L2 kazni:
Podešavanjem parametara i
, Elastic Net može uravnotežiti prednosti regulacije L1 i L2.
4. Ispadanje: Dropout je tehnika regulacije posebno dizajnirana za neuronske mreže. Tijekom treninga, ispadanje nasumično postavlja dio čvorova (neurona) u sloju na nulu pri svakoj iteraciji. To sprječava da se mreža previše oslanja na bilo koji pojedinačni čvor i potiče mrežu da nauči robusnije značajke. Ispadanje je posebno učinkovito u modelima dubokog učenja gdje je prekomjerno opremanje čest problem zbog velikog broja parametara.
5. Rano zaustavljanje: Iako nije tehnika regularizacije u tradicionalnom smislu, rano zaustavljanje je strategija za sprječavanje prekomjernog opremanja zaustavljanjem procesa treninga nakon što izvedba na validacijskom setu počne slabiti. Ovo je osobito korisno u iterativnim metodama poput gradijentnog spuštanja gdje se model kontinuirano ažurira.
Regularizacija je neophodna u strojnom učenju jer omogućuje modelima da dobro rade na nevidljivim podacima kontrolirajući njihovu složenost. Izbor tehnike regularizacije i podešavanje njezinih parametara ( za L1 i L2, stopa odustajanja za odustajanje) važni su i često zahtijevaju eksperimentiranje i unakrsnu provjeru kako bi se postigli optimalni rezultati.
Na primjer, razmislite o modelu linearne regresije obučenom na skupu podataka s mnogo značajki. Bez regulacije, model bi mogao dodijeliti velike težine nekim značajkama, vrlo dobro uklapajući podatke o obuci, ali imajući lošu izvedbu na testnim podacima zbog pretjeranog prilagođavanja. Primjenom L2 regulacije, model se potiče da ravnomjernije raspoređuje težine, što potencijalno dovodi do bolje generalizacije novih podataka.
U drugom scenariju, neuronska mreža uvježbana na slikovnim podacima mogla bi prevladati memoriranjem specifičnih uzoraka u slikama uvježbavanja. Primjenom ispadanja, mreža je prisiljena naučiti općenitije značajke koje su korisne na različitim slikama, poboljšavajući svoju izvedbu na nevidljivim podacima.
Regularizacija je temeljni koncept u strojnom učenju koji pomaže spriječiti prekomjerno opremanje dodavanjem kazne za složenost funkciji gubitka modela. Kontroliranjem složenosti modela, tehnike regulacije kao što su L1, L2, Elastic Net, ispadanje i rano zaustavljanje omogućuju bolju generalizaciju novih podataka, što ih čini nezamjenjivim alatima u alatu stručnjaka za strojno učenje.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kad se u lektiri govori o "odabiru pravog algoritma", znači li to da u osnovi svi mogući algoritmi već postoje? Kako znamo da je algoritam "pravi" za određeni problem?
- Koji se hiperparametri koriste u strojnom učenju?
- Whawt je programski jezik za strojno učenje, to je samo Python
- Kako se strojno učenje primjenjuje u svijetu znanosti?
- Kako odlučiti koji algoritam strojnog učenja koristiti i kako ga pronaći?
- Koje su razlike između Federated Learninga, Edge Computinga i On-Device Machine Learninga?
- Kako pripremiti i očistiti podatke prije treninga?
- Koji su specifični početni zadaci i aktivnosti u projektu strojnog učenja?
- Koja su opća pravila za usvajanje određene strategije i modela strojnog učenja?
- Koji parametri pokazuju da je vrijeme za prijelaz s linearnog modela na duboko učenje?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning