A túlnormalizáció megértése és elkerülése a gépi tanulási modellekben

A túlnormalizáció egy olyan jelenség, amely akkor fordul elő, ha egy modell túl jól van betanítva a betanítási adatokon, és ennek eredményeként túlságosan specializálódik az adott adatkészletre. Ez azt eredményezheti, hogy a modell gyengén teljesít új, nem látott adatokon, mert nem tanult meg olyan általánosítható jellemzőket vagy mintákat, amelyek a helyzetek szélesebb körében alkalmazhatók.

Más szóval, túlnormalizáció akkor történik, ha egy modell túl szorosan illeszkedik a betanítási adatokhoz. , és nem tanul elég általánosítható tudást az adatokból. Ennek eredményeként előfordulhat, hogy a modell nem tud jól általánosítani új, nem látott adatokra.

A túlnormalizációt számos tényező okozhatja, többek között:

1. Túlillesztés: Ez akkor fordul elő, ha egy modell túl jól van betanítva a betanítási adatokon, és túlságosan specializálódik az adott adatkészletre.
2. Adatszivárgás: Ez akkor fordul elő, ha a betanítási adatok nem reprezentálják az adatok valódi eloszlását, és a modell a betanítási adatok torzításait és korlátait ismeri meg, nem pedig az alapul szolgáló mintákat és összefüggéseket.
3. Modell összetettsége: Ez akkor fordul elő, ha egy modell túl bonyolult és túl sok paraméterrel rendelkezik a rendelkezésre álló képzési adatok mennyiségéhez képest.
4. Szabályozás hiánya: Ez akkor fordul elő, ha a modellt nem büntetik eléggé a bonyolultság miatt, és megengedett, hogy a zajt a betanítási adatokba illessze a mögöttes minták és összefüggések helyett.

A túlnormalizálás elkerülése érdekében többféle technika használható, például:

1 . Szabályosítás: Ez magában foglalja egy büntetés hozzáadását a veszteségfüggvényhez, hogy elkerülje a nagy súlyokat vagy az összetett modelleket.
2. Korai leállítás: Ez magában foglalja a betanítási folyamat leállítását, mielőtt a modell túlilleszti a betanítási adatokat.
3. Adatbővítés: Ez magában foglalja további betanítási adatok generálását a meglévő adatok véletlenszerű transzformációinak alkalmazásával, például elforgatással, skálázással és átfordítással.
4. Együttes módszerek: Ez magában foglalja több modell kombinálását az általánosítás javítása érdekében, mint például a zsákolás és az erősítés.
5. Keresztellenőrzés: Ez magában foglalja az adatok felosztását több hajtásra, és a modell betanítását egy hajtásra, míg a többi hajtásra kiértékeli.