Table of Contents
بهبود تعمیم مدل در یادگیری نظارت شده ضروری است تا اطمینان حاصل شود که مدل ها به خوبی در داده های ناشناخته عمل می کنند. تکنیک های منظم سازی به جلوگیری از بیش از حد با اضافه کردن محدودیت ها یا مجازات در طول آموزش کمک می کند.این مقاله در مورد روش های منظم و بهترین شیوه ها برای افزایش تعمیم مدل بحث می کند.
درک منظم
منظم سازی شامل تغییر الگوریتم یادگیری برای کاهش بیش از حد است، اطلاعات یا محدودیت های اضافی را معرفی می کند که مدل را به سمت راه حل های ساده تر هدایت می کند.این فرآیند به مدل کمک می کند تا داده های جدید را بهتر کند و عملکرد پیش بینی شده خود را بهبود بخشد.
تکنیک های معمول سازی
- منظم سازی L1 (Lasso): مجازات برابر با ارزش مطلق از شاخص ها، تشویق به کمپرستی.
- منظم سازی L2 (Ridge): مجازات متناسب با مربع از ضریب، ترویج وزن کوچکتر.
- [[۱] [۱۰]: [[۱۰]] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱]] به طور تصادفی واحدهای را در طول آموزش برای جلوگیری از حفظ ویژگی ها کاهش می دهد.
- [در این باره]: [[۱]] [۱۰] [۱] [۱]] [۱]] آموزش را متوقف کنید، زمانی که عملکرد اعتبار شروع به کاهش می کند.
- اطلاع رسانی: داده های آموزشی را با تحولات برای بهبود قوی بودن گسترش می دهد.
بهترین روش ها برای استفاده از منظم سازی
انتخاب روش منظم مناسب بستگی به مشکل و مدل خاص دارد.مهم است که پارامترهای منظم سازی مانند قدرت مجازات را تنظیم کنید، با استفاده از داده های اعتباری ترکیب کنید.
نظارت بر عملکرد اعتبار سنجی در طول آموزش کمک می کند تا تنظیمات منظم را به طور موثر تنظیم کنید. منظم سازی باید متعادل باشد تا از عدم تناسب یا بیش از حد، اطمینان حاصل شود که عملکرد مدل بهینه در داده های ناشناخته است.