Säännöllistämismenetelmät

Säännöllistämismenetelmät ovat joukko tekniikoita, joita käytetään koneoppimisessa ja tilastollisessa mallintamisessa mallin ylisopeutumisen estämiseksi. Ylisopeutuminen tapahtuu, kun malli oppii harjoitusdatan liian tarkasti, mukaan lukien sen kohinan, ja menettää kykynsä yleistää uuteen, näkemättömään dataan. Säännöllistämismenetelmät lisäävät mallin kustannusfunktioon rangaistustermin, joka rajoittaa mallin monimutkaisuutta.

Yksi yleisimmistä säännöllistämismenetelmistä on L1-säännöllistäminen, joka tunnetaan myös nimellä Lasso-regressio. Se lisää kustannusfunktioon mallin painojen itseisarvojen summan. Tämä rangaistus voi johtaa joidenkin mallin painojen nollautumiseen, mikä käytännössä poistaa vastaavat piirteet mallista ja toimii siten myös piirteiden valintana.

Toinen yleinen menetelmä on L2-säännöllistäminen, joka tunnetaan myös nimellä Ridge-regressio. Se lisää kustannusfunktioon mallin painojen neliöiden summan. L2-säännöllistäminen pienentää painojen arvoja, mutta harvoin nollaa niitä täysin. Tämä auttaa jakamaan mallin monimutkaisuutta tasaisemmin eri piirteiden kesken.

Elastic Net on menetelmä, joka yhdistää sekä L1- että L2-säännöllistämisen. Se pyrkii hyödyntämään molempien menetelmien etuja, kuten piirteiden valintaa ja painojen pienennyksiä.

Muita säännöllistämismenetelmiä ovat esimerkiksi Dropout, jota käytetään neuroverkoissa, ja Early Stopping, jossa mallin koulutus lopetetaan ennenaikaisesti, kun sen suorituskyky validointidatassa alkaa heikentyä. Säännöllistämisen tavoitteena on parantaa mallin yleistyskykyä ja robustisuutta.