Comprendre Variformly : une technique de régularisation puissante pour les modèles d'apprentissage automatique

Variformly est un terme utilisé dans le contexte de l'apprentissage automatique et des réseaux de neurones. Il fait référence à un type de technique de régularisation utilisée pour empêcher le surajustement dans le modèle.

Le surajustement se produit lorsqu'un modèle est trop complexe et apprend le bruit des données d'entraînement, plutôt que les modèles sous-jacents. Cela peut entraîner de mauvaises performances de généralisation sur de nouvelles données invisibles. Les techniques de régularisation, telles que la régularisation L1 et L2, sont utilisées pour pénaliser les poids importants et empêcher le surajustement.

Variformly est un type spécifique de régularisation basé sur l'idée de « régularisation basée sur la variance ». L’idée est d’ajouter à la fonction de perte un terme proportionnel à la variance des prédictions du modèle. Ce terme est ensuite optimisé avec le reste des paramètres du modèle lors de l'entraînement.

Le principal avantage de variformly est qu'il peut être plus efficace que les techniques de régularisation traditionnelles, telles que la régularisation L1 et L2, dans certains cas. En effet, la variable est basée sur la variance des prédictions du modèle plutôt que sur l'ampleur des poids. En conséquence, il peut être moins sensible au choix des hyperparamètres et mieux s’adapter à différents types de données.

Variformly a été appliqué à une variété de modèles d’apprentissage automatique, notamment les réseaux de neurones et la régression logistique. Il s'est avéré efficace pour améliorer les performances de généralisation de ces modèles, en particulier lorsque la quantité de données d'entraînement est limitée.