डीप न्यूरल नेटवर्क्स में ट्रेनबैंड नियमितीकरण को समझना
ट्रेनबैंड एक शब्द है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग के संदर्भ में किया जाता है, विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में। यह एक प्रकार की नियमितीकरण तकनीक को संदर्भित करता है जिसका उपयोग गहरे तंत्रिका नेटवर्क में ओवरफिटिंग को रोकने के लिए किया जाता है। ओवरफिटिंग तब होती है जब एक मॉडल को प्रशिक्षण डेटा पर बहुत अच्छी तरह से प्रशिक्षित किया जाता है और अत्यधिक विशिष्ट हो जाता है, जिसके परिणामस्वरूप नए, अनदेखे डेटा पर खराब प्रदर्शन होता है। ऐसा तब हो सकता है जब कोई मॉडल बहुत जटिल हो और उपलब्ध प्रशिक्षण डेटा की मात्रा के सापेक्ष बहुत सारे पैरामीटर हों। ट्रेनबैंड नियमितीकरण हानि फ़ंक्शन में एक दंड शब्द जोड़कर काम करता है जो मॉडल को सुचारू और निरंतर वजन वितरण के लिए प्रोत्साहित करता है। एक दांतेदार या कांटेदार वितरण जो ओवरफिटिंग का कारण बन सकता है। जुर्माना शब्द वजन के परिमाण पर आधारित है, और इसे प्रशिक्षण के दौरान बड़े वजन को हतोत्साहित करने के लिए लागू किया जाता है जो ओवरफिटिंग का संकेत दे सकता है। ट्रेनबैंड नियमितीकरण के पीछे का विचार मॉडल को अधिक सामान्यीकृत सुविधाओं को सीखने के लिए प्रोत्साहित करना है जो प्रशिक्षण डेटा के लिए कम विशिष्ट हैं , जो नए डेटा पर इसके प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है। हानि फ़ंक्शन में एक सहजता बाधा जोड़कर, मॉडल को अत्यधिक विशिष्ट सुविधाओं के बजाय अधिक मजबूत और हस्तांतरणीय सुविधाओं को सीखने के लिए मजबूर किया जाता है जो केवल प्रशिक्षण डेटा पर अच्छा काम करते हैं। ट्रेनबैंड नियमितीकरण को सामान्यीकरण प्रदर्शन को बेहतर बनाने में प्रभावी दिखाया गया है छवि वर्गीकरण, वस्तु पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में गहरे तंत्रिका नेटवर्क। बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए इसे आम तौर पर अन्य नियमितीकरण तकनीकों, जैसे ड्रॉपआउट और वजन घटाने के साथ संयोजन में उपयोग किया जाता है।
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