Понимание вариформности: мощный метод регуляризации для моделей машинного обучения

Вариформность — это термин, используемый в контексте машинного обучения и нейронных сетей. Это относится к типу метода регуляризации, который используется для предотвращения переобучения модели. Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и изучает шум в обучающих данных, а не базовые закономерности. Это может привести к плохой производительности обобщения новых, ранее неизвестных данных. Методы регуляризации, такие как регуляризация L1 и L2, используются для штрафа за большие веса и предотвращения переобучения.

Variformly — это особый тип регуляризации, основанный на идее «регуляризации на основе дисперсии». Идея состоит в том, чтобы добавить к функции потерь член, пропорциональный дисперсии прогнозов модели. Затем этот термин оптимизируется вместе с остальными параметрами модели во время обучения.

Основное преимущество variformly заключается в том, что в некоторых случаях он может быть более эффективным, чем традиционные методы регуляризации, такие как регуляризация L1 и L2. Это связано с тем, что вариформность основана на дисперсии прогнозов модели, а не на величине весов. В результате он может быть менее чувствительным к выбору гиперпараметров и лучше адаптироваться к различным типам данных.

Variformly применялся к различным моделям машинного обучения, включая нейронные сети и логистическую регрессию. Было показано, что это эффективно для улучшения эффективности обобщения этих моделей, особенно когда объем обучающих данных ограничен.