वैरिफ़ॉर्मली को समझना: मशीन लर्निंग मॉडल के लिए एक शक्तिशाली नियमितीकरण तकनीक
वेरिफ़ॉर्मली एक शब्द है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में किया जाता है। यह एक प्रकार की नियमितीकरण तकनीक को संदर्भित करता है जिसका उपयोग मॉडल में ओवरफिटिंग को रोकने के लिए किया जाता है। ओवरफिटिंग तब होती है जब कोई मॉडल बहुत जटिल होता है और अंतर्निहित पैटर्न के बजाय प्रशिक्षण डेटा में शोर सीखता है। इसके परिणामस्वरूप नए, अनदेखे डेटा पर सामान्यीकरण प्रदर्शन ख़राब हो सकता है। नियमितीकरण तकनीक, जैसे एल1 और एल2 नियमितीकरण, का उपयोग बड़े वजन को दंडित करने और ओवरफिटिंग को रोकने के लिए किया जाता है। वैरिफॉर्मली एक विशिष्ट प्रकार का नियमितीकरण है जो "विचरण-आधारित नियमितीकरण" के विचार पर आधारित है। विचार यह है कि हानि फ़ंक्शन में एक शब्द जोड़ा जाए जो मॉडल की भविष्यवाणियों के विचरण के समानुपाती हो। प्रशिक्षण के दौरान इस शब्द को बाकी मॉडल मापदंडों के साथ अनुकूलित किया जाता है।
variformly का मुख्य लाभ यह है कि यह कुछ मामलों में पारंपरिक नियमितीकरण तकनीकों, जैसे L1 और L2 नियमितीकरण, से अधिक प्रभावी हो सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि variformly वजन के परिमाण के बजाय मॉडल की भविष्यवाणियों के भिन्नता पर आधारित है। परिणामस्वरूप, यह हाइपरपैरामीटर की पसंद के प्रति कम संवेदनशील हो सकता है और विभिन्न प्रकार के डेटा को बेहतर ढंग से अनुकूलित कर सकता है। तंत्रिका नेटवर्क और लॉजिस्टिक रिग्रेशन सहित विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग मॉडल पर वैरिफॉर्मली लागू किया गया है। इसे इन मॉडलों के सामान्यीकरण प्रदर्शन को बेहतर बनाने में प्रभावी दिखाया गया है, खासकर जब प्रशिक्षण डेटा की मात्रा सीमित है।
मुझे यह पसंद है
मुझे यह नापसंद है
सामग्री त्रुटि की रिपोर्ट करें
शेयर करें
