Разнообразно разбиране: Мощна техника за регулиране за модели на машинно обучение

Variformly е термин, използван в контекста на машинното обучение и невронните мрежи. Отнася се до вид техника за регулиране, която се използва за предотвратяване на пренастройване в модела.

Пренастройване възниква, когато моделът е твърде сложен и научава шума в данните за обучение, а не основните модели. Това може да доведе до лоша производителност на генерализиране на нови, невиждани данни. Техниките за регулиране, като L1 и L2 регулиране, се използват за санкциониране на големи тегла и предотвратяване на прекомерното приспособяване.

Variformly е специфичен тип регулиране, което се основава на идеята за "регулиране, базирано на вариация". Идеята е да се добави член към функцията на загубата, който е пропорционален на дисперсията на прогнозите на модела. След това този термин се оптимизира заедно с останалите параметри на модела по време на обучението.

Основното предимство на variformly е, че може да бъде по-ефективен от традиционните техники за регулиране, като L1 и L2 регулиране, в определени случаи. Това е така, защото variformly се основава на дисперсията на прогнозите на модела, а не на величината на теглата. В резултат на това той може да бъде по-малко чувствителен към избора на хиперпараметри и може да се адаптира по-добре към различни типове данни.

Variformly е приложен към различни модели на машинно обучение, включително невронни мрежи и логистична регресия. Доказано е, че е ефективен за подобряване на производителността на обобщаване на тези модели, особено когато количеството данни за обучение е ограничено.