Вариформно разумевање: моћна техника регулисања за моделе машинског учења

Вариформли је термин који се користи у контексту машинског учења и неуронских мрежа. Односи се на врсту технике регуларизације која се користи за спречавање прекомерног прилагођавања у моделу.ӕӕПрекомплицирање се дешава када је модел превише сложен и учи буку у подацима о обуци, а не основним обрасцима. Ово може резултирати лошим перформансама генерализације на новим, невидљивим подацима. Технике регуларизације, као што су Л1 и Л2 регуларизација, користе се за кажњавање великих тежина и спречавање прекомерног прилагођавања.ӕӕВариформли је специфичан тип регуларизације који се заснива на идеји „регуларизације засноване на варијансама“. Идеја је да се функцији губитка дода термин који је пропорционалан варијанси предвиђања модела. Овај термин се затим оптимизује заједно са осталим параметрима модела током тренинга.ӕӕГлавна предност вариформли је у томе што може бити ефикаснији од традиционалних техника регуларизације, као што су Л1 и Л2 регуларизација, у одређеним случајевима. То је зато што се вариформли заснива на варијанси предвиђања модела, а не на величини пондера. Као резултат тога, може бити мање осетљив на избор хиперпараметара и може се боље прилагодити различитим типовима података.ӕӕВариформли је примењен на различите моделе машинског учења, укључујући неуронске мреже и логистичку регресију. Показало се да је ефикасан у побољшању перформанси генерализације ових модела, посебно када је количина података о обуци ограничена.