Czym jest regularyzacja?
Regularizacja w kontekście uczenia maszynowego jest ważną techniką wykorzystywaną do poprawy wydajności generalizacji modeli, szczególnie w przypadku danych wielowymiarowych lub złożonych modeli podatnych na nadmierne dopasowanie. Nadmierne dopasowanie występuje, gdy model uczy się nie tylko podstawowych wzorców w danych treningowych, ale także szumu, co skutkuje słabym
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Pierwsze kroki w uczeniu maszynowym, 7 kroków uczenia maszynowego
W jaki sposób regularyzacja może pomóc rozwiązać problem nadmiernego dopasowania w modelach uczenia maszynowego?
Regularyzacja to potężna technika uczenia maszynowego, która może skutecznie rozwiązać problem nadmiernego dopasowania w modelach. Nadmierne dopasowanie ma miejsce, gdy model zbyt dobrze uczy się danych treningowych, do tego stopnia, że staje się nadmiernie wyspecjalizowany i nie udaje mu się dobrze uogólnić danych niewidocznych. Regularyzacja pomaga złagodzić ten problem, dodając karę