Zrozumienie różnorodnie: potężna technika regularyzacji dla modeli uczenia maszynowego

Variformly to termin używany w kontekście uczenia maszynowego i sieci neuronowych. Odnosi się do rodzaju techniki regularyzacji stosowanej w celu zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu w modelu.…
Przeuczenie ma miejsce, gdy model jest zbyt złożony i uczy się szumu z danych szkoleniowych, a nie leżących u jego podstaw wzorców. Może to skutkować słabą wydajnością generalizacji nowych, niewidocznych danych. Techniki regularyzacji, takie jak regularyzacja L1 i L2, służą do karania dużych wag i zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu.

Variformly to specyficzny rodzaj regularyzacji oparty na idei „regularyzacji opartej na wariancji”. Pomysł polega na dodaniu członu do funkcji straty, który jest proporcjonalny do wariancji przewidywań modelu. Termin ten jest następnie optymalizowany wraz z resztą parametrów modelu podczas uczenia.…
Główną zaletą metody zmiennokształtnej jest to, że w niektórych przypadkach może być bardziej skuteczna niż tradycyjne techniki regularyzacji, takie jak regularyzacja L1 i L2. Dzieje się tak, ponieważ metoda zmienna opiera się na wariancji przewidywań modelu, a nie na wielkości wag. W rezultacie może być mniej czuły na wybór hiperparametrów i może lepiej dostosowywać się do różnych typów danych.…
Variformly zastosowano w różnych modelach uczenia maszynowego, w tym w sieciach neuronowych i regresji logistycznej. Wykazano, że skutecznie poprawia wydajność uogólniania tych modeli, zwłaszcza gdy ilość danych uczących jest ograniczona.