A Variformly megértése: Hatékony szabályosítási technika gépi tanulási modellekhez

A Variformly a gépi tanulással és a neurális hálózatokkal összefüggésben használt kifejezés. Ez egyfajta szabályosító technikára utal, amelyet a modell túlillesztésének megakadályozására használnak. Túlillesztésről akkor beszélünk, ha a modell túl bonyolult, és a tanítási adatok zaját tanulja meg, nem pedig a mögöttes mintákat. Ez gyenge általánosítási teljesítményt eredményezhet új, nem látott adatokon. A szabályosítási technikákat, mint például az L1 és L2 regularizációt a nagy súlyok büntetésére és a túlillesztés megelőzésére használják. A Variformly a szabályzás egy speciális típusa, amely a "variancia alapú regularizálás" elgondolásán alapul. Az ötlet az, hogy a veszteségfüggvényhez olyan tagot adjunk, amely arányos a modell előrejelzéseinek szórásával. Ezt a kifejezést a képzés során a modell többi paraméterével együtt optimalizáljuk.

A variformly fő előnye, hogy bizonyos esetekben hatékonyabb lehet, mint a hagyományos regularizációs technikák, mint például az L1 és L2 regularizáció. Ennek az az oka, hogy a variformly a modell előrejelzéseinek varianciáján alapul, nem pedig a súlyok nagyságán. Ennek eredményeként kevésbé érzékeny a hiperparaméterek megválasztására, és jobban tud alkalmazkodni a különböző típusú adatokhoz. A Variformly-t számos gépi tanulási modellre alkalmazták, beleértve a neurális hálózatokat és a logisztikai regressziót. Hatékonynak bizonyult ezen modellek általánosítási teljesítményének javításában, különösen akkor, ha a betanítási adatok mennyisége korlátozott.