რეგულარიზაცია მანქანური სწავლის კონტექსტში მნიშვნელოვანი ტექნიკაა, რომელიც გამოიყენება მოდელების განზოგადების ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე გვაქვს მაღალგანზომილებიან მონაცემებთან ან რთულ მოდელებთან, რომლებიც მიდრეკილია გადაჭარბებისკენ. ზედმეტი მორგება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი სწავლობს არა მხოლოდ სავარჯიშო მონაცემებში არსებულ შაბლონებს, არამედ ხმაურსაც, რაც იწვევს უხილავ მონაცემებზე ცუდ შესრულებას. რეგულარიზაცია შემოაქვს მოდელს დამატებით ინფორმაციას ან შეზღუდვებს, რათა თავიდან იქნას აცილებული ზედმეტად რთული მოდელების დაჯარიმება.
რეგულარიზაციის ფუნდამენტური იდეა არის ჯარიმის ტერმინის ჩართვა ზარალის ფუნქციაში, რომლის შემცირებასაც მოდელი ცდილობს. ეს ჯარიმის ტერმინი ხელს უშლის მოდელს ხმაურის მორგებაში სასწავლო მონაცემებში, სირთულის დანახარჯების დაწესებით, რომელიც ჩვეულებრივ იზომება მოდელის პარამეტრების სიდიდით. ამით, რეგულაცია ხელს უწყობს ბალანსის მიღწევას სასწავლო მონაცემების კარგად მორგებასა და მოდელის ახალ მონაცემებზე განზოგადების უნარის შენარჩუნებას შორის.
არსებობს რამდენიმე სახის რეგულარიზაციის ტექნიკა, რომელიც ჩვეულებრივ გამოიყენება მანქანურ სწავლაში, რომელთაგან ყველაზე გავრცელებულია L1 რეგულაცია, L2 რეგულაცია და მიტოვება. თითოეულ ამ ტექნიკას აქვს საკუთარი მახასიათებლები და გამოყენება.
1. L1 რეგულარიზაცია (ლასო რეგრესია): L1 რეგულაცია დანაკარგის ფუნქციას ამატებს ჯარიმის ტოლი კოეფიციენტების სიდიდის აბსოლუტურ მნიშვნელობას. მათემატიკურად, ის შეიძლება წარმოდგენილი იყოს შემდეგნაირად:
სადაც არის თავდაპირველი დაკარგვის ფუნქცია,
არის რეგულაციის პარამეტრი და
არის მოდელის პარამეტრები. L1 რეგულარიზაციის ეფექტი არის ის, რომ ის მიდრეკილია წარმოქმნას მწირი მოდელები, რაც იმას ნიშნავს, რომ ის ზოგიერთ კოეფიციენტს ნულამდე მიჰყავს და ეფექტურად ასრულებს ფუნქციების შერჩევას. ეს შეიძლება იყოს განსაკუთრებით სასარგებლო, როდესაც საქმე გვაქვს მაღალგანზომილებიან მონაცემებთან, სადაც ბევრი ფუნქცია შეიძლება შეუსაბამო იყოს.
2. L2 რეგულარიზაცია (ქედის რეგრესია): L2 რეგულაცია დანაკარგის ფუნქციას ამატებს ჯარიმის ტოლი კოეფიციენტების სიდიდის კვადრატს. ეს მათემატიკურად გამოიხატება შემდეგნაირად:
L2 რეგულაცია ხელს უშლის დიდ კოეფიციენტებს მათი კვადრატული მნიშვნელობების დაჯარიმებით, რაც იწვევს წონების უფრო თანაბრად განაწილებას. L1-ისგან განსხვავებით, L2 რეგულაცია არ აწარმოებს იშვიათ მოდელებს, რადგან ის არ აიძულებს კოეფიციენტებს იყოს ზუსტად ნულოვანი, არამედ ინარჩუნებს მათ მცირე. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა ზედმეტი მორგების თავიდან ასაცილებლად, როდესაც ყველა მახასიათებელს აქვს გარკვეული შესაბამისობა.
3. ელასტიური ბადის რეგულარიზაცია: Elastic Net აერთიანებს L1 და L2 რეგულარიზაციას. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა იმ სიტუაციებში, როდესაც არსებობს მრავალი დაკავშირებული მახასიათებელი. ელასტიური ბადის ჯარიმა არის L1 და L2 ჯარიმების ხაზოვანი კომბინაცია:
პარამეტრების დარეგულირებით მდე
Elastic Net-ს შეუძლია დააბალანსოს როგორც L1, ასევე L2 რეგულარიზაციის უპირატესობები.
4. მიტოვება: Dropout არის რეგულარიზაციის ტექნიკა, რომელიც სპეციალურად შექმნილია ნერვული ქსელებისთვის. ვარჯიშის დროს, მიტოვება შემთხვევით აყენებს კვანძების (ნეირონების) ნაწილს ფენაში ნულამდე ყოველი გამეორებისას. ეს ხელს უშლის ქსელს ზედმეტად დაეყრდნოს რომელიმე ცალკეულ კვანძს და ხელს უწყობს ქსელს ისწავლოს უფრო ძლიერი ფუნქციები. მიტოვება განსაკუთრებით ეფექტურია ღრმა სწავლის მოდელებში, სადაც გადაჭარბებული მორგება საერთო პრობლემაა პარამეტრების დიდი რაოდენობის გამო.
5. ადრეული გაჩერება: მიუხედავად იმისა, რომ არ არის რეგულარიზაციის ტექნიკა ტრადიციული გაგებით, ადრეული შეჩერება არის სტრატეგია ზედმეტი მორგების თავიდან ასაცილებლად სავარჯიშო პროცესის შეჩერებით, როგორც კი ვალიდაციის კომპლექტზე შესრულება დაიწყებს დეგრადაციას. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა განმეორებით მეთოდებში, როგორიცაა გრადიენტური დაღმართი, სადაც მოდელი მუდმივად განახლდება.
რეგულარიზაცია აუცილებელია მანქანურ სწავლაში, რადგან ის საშუალებას აძლევს მოდელებს კარგად იმოქმედონ უხილავ მონაცემებზე მათი სირთულის კონტროლით. რეგულაციის ტექნიკის არჩევანი და მისი პარამეტრების დარეგულირება ( L1 და L2-სთვის, მიტოვების მაჩვენებელი) მნიშვნელოვანია და ხშირად საჭიროებს ექსპერიმენტებს და ჯვარედინი ვალიდაციას ოპტიმალური შედეგების მისაღწევად.
მაგალითად, განვიხილოთ ხაზოვანი რეგრესიის მოდელი, რომელიც მომზადებულია მონაცემთა ბაზაზე მრავალი მახასიათებლით. რეგულარიზაციის გარეშე, მოდელმა შეიძლება მიანიჭოს დიდი წონა ზოგიერთ მახასიათებელს, ძალიან მჭიდროდ მოერგოს სავარჯიშო მონაცემებს, მაგრამ ცუდად მუშაობს ტესტის მონაცემებზე ზედმეტი მორგების გამო. L2 რეგულარიზაციის გამოყენებით, მოდელი ხელს უწყობს წონების უფრო თანაბრად განაწილებას, რაც პოტენციურად გამოიწვევს ახალ მონაცემებზე უკეთ განზოგადებას.
სხვა სცენარში, გამოსახულების მონაცემებზე გაწვრთნილი ნერვული ქსელი შესაძლოა ზედმეტად მოერგოს სასწავლო სურათებში კონკრეტული შაბლონების დამახსოვრებით. მიტოვების გამოყენებით, ქსელი იძულებულია შეისწავლოს უფრო ზოგადი ფუნქციები, რომლებიც სასარგებლოა სხვადასხვა სურათზე, აუმჯობესებს მის შესრულებას უხილავ მონაცემებზე.
რეგულარიზაცია არის ფუნდამენტური კონცეფცია მანქანათმცოდნეობაში, რომელიც ხელს უწყობს ზედმეტი მორგების თავიდან აცილებას მოდელის დაკარგვის ფუნქციაზე სირთულის ჯარიმის დამატებით. მოდელის სირთულის კონტროლით, რეგულარიზაციის ტექნიკა, როგორიცაა L1, L2, Elastic Net, მიტოვება და ადრეული შეჩერება, საშუალებას აძლევს უკეთ განზოგადოს ახალი მონაცემები, რაც მათ შეუცვლელ ინსტრუმენტებად აქცევს მანქანათმცოდნეების ინსტრუმენტთა ნაკრების შემადგენლობაში.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- როცა საკითხავ მასალაში საუბარია „სწორი ალგორითმის არჩევაზე“, ნიშნავს თუ არა, რომ ძირითადად ყველა შესაძლო ალგორითმი უკვე არსებობს? როგორ გავიგოთ, რომ ალგორითმი არის "სწორი" კონკრეტული პრობლემისთვის?
- რა ჰიპერპარამეტრები გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში?
- Whawt არის პროგრამირების ენა მანქანური სწავლისთვის, ეს არის უბრალოდ Python
- როგორ გამოიყენება მანქანათმცოდნეობა მეცნიერების სამყაროში?
- როგორ გადაწყვიტეთ მანქანური სწავლების რომელი ალგორითმი გამოიყენოთ და როგორ იპოვოთ იგი?
- რა განსხვავებებია ფედერაციულ სწავლებას, Edge Computing-სა და მოწყობილობაზე მანქანათმცოდნეობას შორის?
- როგორ მოვამზადოთ და გავასუფთავოთ მონაცემები ვარჯიშამდე?
- რა არის კონკრეტული საწყისი ამოცანები და აქტივობები მანქანათმცოდნეობის პროექტში?
- რა არის ძირითადი წესები მანქანური სწავლების კონკრეტული სტრატეგიისა და მოდელის მისაღებად?
- რომელი პარამეტრები მიუთითებს, რომ დროა გადავიდეთ ხაზოვანი მოდელიდან ღრმა სწავლებაზე?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში