Tìm hiểu về chính quy hóa Trainband trong mạng lưới thần kinh sâu

Trainband là một thuật ngữ được sử dụng trong bối cảnh học máy, đặc biệt là trong lĩnh vực mạng lưới thần kinh. Nó đề cập đến một loại kỹ thuật chính quy hóa được sử dụng để ngăn chặn việc trang bị quá mức trong mạng lưới thần kinh sâu.

Overfitting xảy ra khi một mô hình được huấn luyện quá tốt trên dữ liệu huấn luyện và trở nên chuyên biệt hóa quá mức, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. Điều này có thể xảy ra khi một mô hình quá phức tạp và có quá nhiều tham số liên quan đến lượng dữ liệu huấn luyện có sẵn.

Trainband chính quy hoạt động bằng cách thêm một số hạng phạt vào hàm mất mát để khuyến khích mô hình phân bổ trọng số trơn tru và liên tục, thay vì sự phân bố lởm chởm hoặc nhọn có thể dẫn đến tình trạng trang bị quá mức. Thời hạn phạt dựa trên độ lớn của các trọng số và được áp dụng trong quá trình huấn luyện để ngăn cản các trọng số lớn có thể cho thấy trang bị quá mức.

Ý tưởng đằng sau việc chính quy hóa dải băng là khuyến khích mô hình tìm hiểu các tính năng tổng quát hơn, ít cụ thể hơn đối với dữ liệu huấn luyện , có thể giúp cải thiện hiệu suất của nó trên dữ liệu mới. Bằng cách thêm một ràng buộc về độ mượt cho hàm mất mát, mô hình buộc phải tìm hiểu các tính năng mạnh mẽ hơn và có thể chuyển đổi hơn là các tính năng quá chuyên biệt chỉ hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện.

Trainband chính quy đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc cải thiện hiệu suất khái quát hóa của mạng lưới thần kinh sâu trong các ứng dụng khác nhau, bao gồm phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó thường được sử dụng kết hợp với các kỹ thuật chính quy hóa khác, chẳng hạn như bỏ học và giảm cân, để đạt được kết quả tốt hơn nữa.