Säännöllöintiparametrin

Säännöllöintiparametri on käsite, jota käytetään tilastotieteessä ja koneoppimisessa, erityisesti mallien rakentamisessa ja kouluttamisessa. Sen päätarkoitus on estää ylisovittumista eli ilmiötä, jossa malli oppii koulutusdatan liian hyvin, mukaan lukien kohinan, ja menettää kykynsä yleistää uuteen, ennennäkemättömään dataan. Säännöllöintiparametri on numeerinen arvo, joka kontrolloi säännöllistämismenetelmän voimakkuutta.

Eri säännöllistämismenetelmät, kuten L1- ja L2-säännöllistäminen, lisäävät mallin kustannusfunktioon termejä, jotka rankaisevat mallin painokertoimien suuruutta. Säännöllöintiparametri, usein merkitty kreikkalaisella kirjaimella lambda (λ), määrittää, kuinka suuri paino tällä rangaistustermillä on. Jos säännöllöintiparametri on nolla, säännöllistämistä ei tapahdu. Mitä suurempi parametri on, sitä voimakkaammin malli pyrkii pitämään painokertoimet pieninä.

Oikean säännöllöintiparametrin valinta on kriittistä. Liian pieni parametri ei tarjoa riittävää suojaa ylisovittumista vastaan, kun taas liian suuri parametri voi johtaa alisovittumiseen, jossa malli on liian yksinkertainen eikä kykene kuvaamaan datan olennaisia piirteitä. Parametria valitaan yleensä validointidatan avulla tai käyttämällä ristivalidointia. Tämä iteratiivinen prosessi auttaa löytämään parametrin, joka optimoi mallin suorituskyvyn yleistämisessä.