Variformly verstehen: Eine leistungsstarke Regularisierungstechnik für Modelle des maschinellen Lernens

Variformly ist ein Begriff, der im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und neuronalen Netzen verwendet wird. Es bezieht sich auf eine Art Regularisierungstechnik, die verwendet wird, um eine Überanpassung im Modell zu verhindern. Eine Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell zu komplex ist und das Rauschen in den Trainingsdaten und nicht die zugrunde liegenden Muster lernt. Dies kann zu einer schlechten Generalisierungsleistung bei neuen, unsichtbaren Daten führen. Regularisierungstechniken wie die L1- und L2-Regularisierung werden verwendet, um gro+e Gewichte zu bestrafen und eine Überanpassung zu verhindern.

Variformly ist eine spezielle Art der Regularisierung, die auf der Idee der „varianzbasierten Regularisierung“ basiert. Die Idee besteht darin, der Verlustfunktion einen Term hinzuzufügen, der proportional zur Varianz der Modellvorhersagen ist. Dieser Term wird dann zusammen mit den übrigen Modellparametern während des Trainings optimiert.

Der Hauptvorteil von Variformly besteht darin, dass es in bestimmten Fällen effektiver sein kann als herkömmliche Regularisierungstechniken wie die L1- und L2-Regularisierung. Dies liegt daran, dass Variformly auf der Varianz der Modellvorhersagen und nicht auf der Grö+e der Gewichte basiert. Dadurch kann es weniger empfindlich auf die Wahl der Hyperparameter reagieren und sich besser an verschiedene Datentypen anpassen.

Variformly wurde auf eine Vielzahl von Modellen des maschinellen Lernens angewendet, einschlie+lich neuronaler Netze und logistischer Regression. Es hat sich als wirksam erwiesen, die Generalisierungsleistung dieser Modelle zu verbessern, insbesondere wenn die Menge an Trainingsdaten begrenzt ist.