다양한 방식으로 이해하기: 기계 학습 모델을 위한 강력한 정규화 기술

Variformly는 기계 학습 및 신경망의 맥락에서 사용되는 용어입니다. 모델의 과적합을 방지하는 데 사용되는 정규화 기술의 일종을 나타냅니다.

과적합은 모델이 너무 복잡하고 기본 패턴이 아닌 훈련 데이터의 노이즈를 학습할 때 발생합니다. 이로 인해 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 저하될 수 있습니다. L1 및 L2 정규화와 같은 정규화 기술은 큰 가중치에 페널티를 적용하고 과적합을 방지하는 데 사용됩니다. 아이디어는 모델 예측의 분산에 비례하는 손실 함수에 항을 추가하는 것입니다. 그런 다음 이 항은 훈련 중에 나머지 모델 매개변수와 함께 최적화됩니다.

variformly의 주요 장점은 어떤 경우에는 L1 및 L2 정규화와 같은 기존 정규화 기술보다 더 효과적일 수 있다는 것입니다. 이는 가변적으로 가중치의 크기가 아닌 모델 예측의 분산을 기반으로 하기 때문입니다. 결과적으로 하이퍼파라미터 선택에 덜 민감하고 다양한 유형의 데이터에 더 잘 적응할 수 있습니다.

Variformly는 신경망 및 로지스틱 회귀를 포함한 다양한 기계 학습 모델에 적용되었습니다. 특히 훈련 데이터의 양이 제한적인 경우 이러한 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 효과적인 것으로 나타났습니다.