Değişken Şekilde Anlamak: Makine Öğrenimi Modelleri için Güçlü Bir Düzenleme Tekniği

Variformly, makine öğrenimi ve sinir ağları bağlamında kullanılan bir terimdir. Modelde aşırı uyumu önlemek için kullanılan bir tür düzenleme tekniğini ifade eder. Bu, yeni, görünmeyen veriler üzerinde zayıf genelleme performansına neden olabilir. Büyük ağırlıkları cezalandırmak ve aşırı uyumu önlemek için L1 ve L2 düzenlemesi gibi düzenleme teknikleri kullanılır.

Variformly, "varyansa dayalı düzenleme" fikrine dayanan belirli bir düzenleme türüdür. Buradaki fikir, kayıp fonksiyonuna modelin tahminlerinin varyansıyla orantılı bir terim eklemektir. Bu terim daha sonra eğitim sırasında model parametrelerinin geri kalanıyla birlikte optimize edilir.

Variformly'nin temel avantajı, belirli durumlarda L1 ve L2 düzenlemesi gibi geleneksel düzenleme tekniklerinden daha etkili olabilmesidir. Bunun nedeni değişkenlik oranının ağırlıkların büyüklüğünden ziyade model tahminlerinin varyansına dayanmasıdır. Sonuç olarak, hiperparametre seçimine daha az duyarlı olabilir ve farklı veri türlerine daha iyi uyum sağlayabilir.

Variformly, sinir ağları ve lojistik regresyon da dahil olmak üzere çeşitli makine öğrenimi modellerine uygulanmıştır. Özellikle eğitim verisi miktarının sınırlı olduğu durumlarda bu modellerin genelleme performansının arttırılmasında etkili olduğu gösterilmiştir.