Регуляризация - что это такое, определение термина
- Регуляризация
- - это метод в машинном обучении, который используется для предотвращения переобучения модели на тренировочных данных. Он заключается в добавлении штрафа к функции потерь модели за сложность или параметры модели, чтобы улучшить обобщающую способность модели на новых, неизвестных данных. Этот метод помогает улучшить качество прогнозирования модели и повысить ее стабильность и надежность.
Детальная информация
Регуляризация - это метод в машинном обучении, который используется для борьбы с переобучением модели. Переобучение происходит, когда модель слишком точно подстраивается под обучающие данные и теряет способность обобщать на новые, ранее не виденные данные. В результате модель может выдавать непредсказуемые и ненадежные результаты.
Регуляризация помогает предотвратить переобучение, добавляя штраф к функции потерь за сложность модели. Существуют два основных вида регуляризации: L1 (Lasso) и L2 (Ridge). L1-регуляризация добавляет штраф к функции потерь, основанный на сумме абсолютных значений весов параметров модели, тогда как L2-регуляризация использует сумму квадратов весов.
Выбор между L1 и L2 регуляризацией зависит от конкретной задачи и требуемой степени специфичности модели. Важно подобрать оптимальные гиперпараметры регуляризации, чтобы модель достигала хорошего баланса между смещением и дисперсией.
Регуляризация является важным инструментом в области искусственного интелл.кта, так как позволяет создавать более устойчивые и обощающие модели, способные эффективно работать с различными данными.