Memahami Secara Beragam: Teknik Regularisasi yang Kuat untuk Model Pembelajaran Mesin

Variformly adalah istilah yang digunakan dalam konteks pembelajaran mesin dan jaringan saraf. Ini mengacu pada jenis teknik regularisasi yang digunakan untuk mencegah overfitting dalam model.

Overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks dan mempelajari noise dalam data pelatihan, bukan pola yang mendasarinya. Hal ini dapat mengakibatkan kinerja generalisasi yang buruk pada data baru yang tidak terlihat. Teknik regularisasi, seperti regularisasi L1 dan L2, digunakan untuk memberikan penalti pada bobot yang besar dan mencegah overfitting.

Variformly adalah jenis regularisasi khusus yang didasarkan pada gagasan "regularisasi berbasis varians". Idenya adalah menambahkan suku pada fungsi kerugian yang sebanding dengan varians prediksi model. Istilah ini kemudian dioptimalkan bersama dengan parameter model lainnya selama pelatihan.

Keuntungan utama dari variformly adalah bahwa ia bisa lebih efektif daripada teknik regularisasi tradisional, seperti regularisasi L1 dan L2, dalam kasus tertentu. Hal ini karena variformly didasarkan pada varians prediksi model, bukan pada besaran bobotnya. Akibatnya, ia menjadi kurang sensitif terhadap pilihan hyperparameter dan dapat beradaptasi lebih baik terhadap berbagai jenis data.

Bervariasi telah diterapkan pada berbagai model pembelajaran mesin, termasuk jaringan saraf dan regresi logistik. Hal ini terbukti efektif dalam meningkatkan performa generalisasi model ini, terutama ketika jumlah data pelatihan terbatas.