Regularisatiestrategieën

Regularisatiestrategieën zijn technieken die worden gebruikt in machine learning om overfitting te voorkomen. Overfitting treedt op wanneer een model te goed presteert op de trainingsdata, maar slecht generaliseert naar nieuwe, ongeziene data. Regularisatie helpt de complexiteit van het model te verminderen, waardoor het minder gevoelig wordt voor ruis in de trainingsdata.

Een veelgebruikte regularisatiestrategie is L1-regularisatie, ook bekend als Lasso-regularisatie. Hierbij wordt een penalty toegevoegd aan de kostenfunctie die evenredig is met de absolute waarde van de modelcoëfficiënten. Dit kan leiden tot sparse modellen waarbij sommige coëfficiënten exact nul worden, wat effectief feature selectie uitvoert.

Een andere populaire methode is L2-regularisatie, ook wel Ridge-regularisatie genoemd. Bij L2-regularisatie wordt de penalty in de kostenfunctie bepaald door het kwadraat van de modelcoëfficiënten. Dit zorgt ervoor dat de coëfficiënten klein blijven, maar zelden exact nul worden. Hierdoor worden alle features behouden, maar hun invloed wordt verminderd.

Dropout is een andere effectieve regularisatietechniek, vooral bij neurale netwerken. Tijdens het trainen worden willekeurig geselecteerde neuronen en hun verbindingen tijdelijk "uitgeschakeld" in elke trainingsiteratie. Dit dwingt het netwerk om redundante representaties te leren en voorkomt dat neuronen te sterk op elkaar leunen.

Early stopping is een eenvoudigere methode waarbij het trainingsproces wordt gestopt zodra de prestatie op een aparte validatieset begint af te nemen, ook al verbetert de prestatie op de trainingsset nog. Dit voorkomt dat het model verder gaat met leren van de ruis in de trainingsdata. De keuze van de regularisatiestrategie hangt af van het specifieke probleem en het modeltype.