심층 신경망의 Trainband 정규화 이해

Trainband는 기계 학습의 맥락, 특히 신경망 분야에서 사용되는 용어입니다. 심층 신경망에서 과적합을 방지하는 데 사용되는 정규화 기술의 일종을 말합니다.

과적합은 모델이 훈련 데이터에 대해 너무 잘 훈련되어 지나치게 전문화되어 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 성능이 저하될 때 발생합니다. 이는 모델이 너무 복잡하고 사용 가능한 훈련 데이터의 양에 비해 매개변수가 너무 많은 경우에 발생할 수 있습니다. 과적합으로 이어질 수 있는 들쭉날쭉하거나 뾰족한 분포입니다. 페널티 항은 가중치의 크기를 기반으로 하며 과적합을 나타낼 수 있는 큰 가중치를 방지하기 위해 훈련 중에 적용됩니다. , 이는 새로운 데이터에 대한 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 손실 함수에 부드러움 제약 조건을 추가함으로써 모델은 훈련 데이터에서만 잘 작동하는 지나치게 특화된 기능이 아닌 더 강력하고 전송 가능한 기능을 학습하도록 강제됩니다. 이미지 분류, 객체 감지, 자연어 처리 등 다양한 애플리케이션에 사용되는 심층 신경망. 더 나은 결과를 얻기 위해 일반적으로 드롭아웃 및 가중치 감소와 같은 다른 정규화 기술과 함께 사용됩니다.