Understanding Variformly: Tehokas laillistamistekniikka koneoppimismalleille

Variformly on termi, jota käytetään koneoppimisen ja hermoverkkojen yhteydessä. Se viittaa eräänlaiseen regularisointitekniikkaan, jota käytetään estämään ylisovitus mallissa.

Ylisovitus tapahtuu, kun malli on liian monimutkainen ja oppii harjoitustiedon kohinan taustalla olevien kuvioiden sijaan. Tämä voi johtaa huonoon yleistyssuorituskykyyn uudella, näkymättömällä tiedolla. Regularisointitekniikoita, kuten L1- ja L2-regulointia, käytetään rankaisemaan suuria painoja ja estämään ylisovitus.

Variformly on erityinen regularisoinnin tyyppi, joka perustuu "varianssipohjaisen regularisoinnin" ajatukseen. Ajatuksena on lisätä tappiofunktioon termi, joka on verrannollinen mallin ennusteiden varianssiin. Tämä termi optimoidaan sitten yhdessä muiden malliparametrien kanssa harjoituksen aikana.

Variformlyn tärkein etu on, että se voi joissain tapauksissa olla tehokkaampi kuin perinteiset regularisointitekniikat, kuten L1- ja L2-regulointi. Tämä johtuu siitä, että variformly perustuu mallin ennusteiden varianssiin eikä painojen suuruuteen. Tämän seurauksena se voi olla vähemmän herkkä hyperparametrien valinnalle ja voi mukautua paremmin erityyppisiin tietoihin.

Variformlya on sovellettu useisiin koneoppimismalleihin, mukaan lukien hermoverkot ja logistinen regressio. Sen on osoitettu olevan tehokas parantamaan näiden mallien yleistyssuorituskykyä, varsinkin kun harjoitustietojen määrä on rajoitettu.