Variformly begrijpen: een krachtige regularisatietechniek voor machine learning-modellen

Variformly is een term die wordt gebruikt in de context van machinaal leren en neurale netwerken. Het verwijst naar een soort regularisatietechniek die wordt gebruikt om overfitting in het model te voorkomen. Overfitting treedt op wanneer een model te complex is en de ruis in de trainingsgegevens leert, in plaats van de onderliggende patronen. Dit kan resulteren in slechte generalisatieprestaties op nieuwe, onzichtbare gegevens. Regularisatietechnieken, zoals L1- en L2-regularisatie, worden gebruikt om grote gewichten te bestraffen en overfitting te voorkomen. Variformly is een specifiek type regularisatie dat is gebaseerd op het idee van "op variantie gebaseerde regularisatie". Het idee is om een term aan de verliesfunctie toe te voegen die evenredig is aan de variantie van de voorspellingen van het model. Deze term wordt vervolgens tijdens de training samen met de rest van de modelparameters geoptimaliseerd. Het belangrijkste voordeel van variformly is dat het in bepaalde gevallen effectiever kan zijn dan traditionele regularisatietechnieken, zoals L1- en L2-regularisatie. Dit komt omdat variformly gebaseerd is op de variantie van de voorspellingen van het model, en niet op de omvang van de gewichten. Als gevolg hiervan kan het minder gevoelig zijn voor de keuze van hyperparameters en kan het zich beter aanpassen aan verschillende soorten gegevens. Variformly is toegepast op een verscheidenheid aan machine learning-modellen, waaronder neurale netwerken en logistieke regressie. Er is aangetoond dat het effectief is bij het verbeteren van de generalisatieprestaties van deze modellen, vooral wanneer de hoeveelheid trainingsgegevens beperkt is.