Regularisointiprosessit

Regularisointiprosessit, tunnetaan myös nimellä regularisointi, ovat joukko tekniikoita, joita käytetään koneoppimisessa ja tilastollisessa mallinnuksessa estämään ylisovittumista. Ylisovittuminen tapahtuu, kun malli oppii harjoitusdatan liian hyvin, mukaan lukien sen kohina ja satunnaiset vaihtelut, mikä johtaa huonoon suorituskykyyn uudessa, ennennäkemättömässä datassa. Regularisointi pyrkii parantamaan mallin yleistyskykyä lisäämällä mallin monimutkaisuuteen rangaistustermin.

Yleisimpiä regularisointitekniikoita ovat L1- ja L2-regularisointi. L1-regularisointi, joka tunnetaan myös nimellä LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), lisää mallin kustannusfunktioon pienennejän kertoimien itseisarvojen summan. Tämä voi johtaa joidenkin kertoimien nollaantumiseen, mikä käytännössä valitsee ominaisuuksia. L2-regularisointi, joka tunnetaan myös nimellä Ridge Regression, lisää kustannusfunktioon pienennejän kertoimien neliöiden summan. Tämä kutistaa kertoimia kohti nollaa, mutta harvoin nollauttaa niitä kokonaan.

Toinen yleinen regularisointitekniikka on dropout. Dropoutia käytetään erityisesti neuroverkoissa, ja se poistaa satunnaisesti valittuja neuroneita ja niiden yhteyksiä koulutuksen aikana. Tämä pakottaa verkon oppimaan redundantteja esityksiä, mikä tekee siitä vähemmän riippuvaisen yksittäisistä neuroneista ja siten yleistyskykyisemmän.

Regularisointiprosessien valinta ja parametrien hienosäätö ovat tärkeitä vaiheita tehokkaan koneoppimismallin rakentamisessa. Niiden avulla voidaan saavuttaa tasapaino mallin sopivuuden ja sen yleistyskyvyn välillä.

---