Junakaistan laillistamisen ymmärtäminen syvähermoverkoissa

Trainband on termi, jota käytetään koneoppimisen yhteydessä, erityisesti hermoverkkojen alalla. Se viittaa eräänlaiseen regularisointitekniikkaan, jota käytetään estämään ylisovitus syvissä hermoverkoissa.

Ylisovitus tapahtuu, kun malli on koulutettu liian hyvin harjoitusdataan ja siitä tulee liian erikoistunut, mikä johtaa huonoon suorituskykyyn uudessa, näkymättömässä datassa. Tämä voi tapahtua, kun malli on liian monimutkainen ja siinä on liian monta parametria suhteessa käytettävissä olevan harjoitusdatan määrään.

Junakaistan tasaus toimii lisäämällä häviöfunktioon sakkotermi, joka kannustaa malliin tasaiseen ja jatkuvaan painojakaumaan sen sijaan, että rosoinen tai piikkinen jakauma, joka voi johtaa liikaistumiseen. Rangaistustermi perustuu painojen suuruuteen, ja sitä käytetään harjoituksen aikana estämään suuria painoja, jotka saattavat viitata liikaistumiseen.

Junakaistan säätelyn ideana on kannustaa mallia oppimaan yleistettäviä ominaisuuksia, jotka eivät ole niin erityisiä harjoitusdatalle. , mikä voi auttaa parantamaan sen suorituskykyä uusilla tiedoilla. Kun häviöfunktioon lisätään tasaisuusrajoitus, malli pakotetaan oppimaan vankempia ja siirrettävissä olevia ominaisuuksia liian erikoistuneiden ominaisuuksien sijaan, jotka toimivat hyvin vain harjoitusdatalla. Junakaistan säätelyn on osoitettu olevan tehokas parantamaan yleistyssuorituskykyä. syvät neuroverkot erilaisissa sovelluksissa, mukaan lukien kuvan luokittelu, objektien havaitseminen ja luonnollisen kielen käsittely. Sitä käytetään tyypillisesti yhdessä muiden laillistamistekniikoiden, kuten keskeyttämisen ja painon pudotuksen, kanssa entistä parempien tulosten saavuttamiseksi.