Variformně rozumět: Výkonná technika regulace pro modely strojového učení

Variformly je termín používaný v kontextu strojového učení a neuronových sítí. Týká se typu techniky regularizace, která se používá k zabránění nadměrnému přizpůsobení v modelu.……Přesazení nastává, když je model příliš složitý a učí se spíše šum v trénovacích datech než základní vzory. To může mít za následek špatný výkon zobecnění na nová, neviditelná data. Regularizační techniky, jako je regularizace L1 a L2, se používají k penalizaci velkých závaží a zabránění nadměrnému přizpůsobení. Cílem je přidat ke ztrátové funkci člen, který je úměrný rozptylu předpovědí modelu. Tento termín je pak optimalizován spolu se zbytkem parametrů modelu během tréninku.…Hlavní výhodou variformly je, že může být v určitých případech efektivnější než tradiční regularizační techniky, jako je regularizace L1 a L2. Je to proto, že variformly je založeno spíše na rozptylu předpovědí modelu než na velikosti vah. V důsledku toho může být méně citlivý na volbu hyperparametrů a může se lépe přizpůsobit různým typům dat. Ukázalo se, že je účinný při zlepšování výkonu zobecnění těchto modelů, zvláště když je množství trénovacích dat omezené.