Säännöllöintiparametrit

Säännöllöintiparametrit ovat joukko arvoja, joita käytetään säätämään ja optimoimaan koneoppimismallien suorituskykyä. Ne auttavat estämään ylisovitusta, ilmiötä jossa malli oppii harjoitusdatan liian tarkasti ja menettää kykynsä yleistää uuteen, näkemättömään dataan. Yleisimpiä säännöllöintiparametreja ovat L1- ja L2-säännöllöinti, jotka lisäävät mallin kustannusfunktioon rangaistustermin, joka perustuu mallin painokertoimien suuruuteen. L1-säännöllöinti pyrkii tekemään joitakin painokertoimia tarkasti nollaksi, johtaen siten mallin harvenemiseen ja ominaisuusvalintaan. L2-säännöllöinti puolestaan pienentää painokertoimien suuruutta, mutta ei yleensä tee niistä täsmälleen nollia.

Toinen tärkeä säännöllöintitekniikka on dropout, jossa harjoituksen aikana satunnaisesti osa hermoverkon neuroneista "pudotetaan pois" eli niiden aktivointi asetetaan nollaksi. Tämä pakottaa verkon oppimaan redundanssia ja estää neuroneja kehittymästä liian riippuvaisiksi toisistaan. Dropoutin todennäköisyyttä, eli kuinka suuri osa neuroneista pudotetaan, säädetään dropout-parametrilla.

Säännöllöintiparametrien optimaalisten arvojen löytäminen on kriittistä. Niitä voidaan säätää manuaalisesti kokeilemalla tai automaattisesti erilaisten hyperparametrien optimointitekniikoiden, kuten ristikkovahvistuksen (grid search) tai satunnaishaun (random search), avulla. Oikein valitut säännöllöintiparametrit parantavat mallin yleistyskykyä ja vankkuutta, mikä on olennaista käytännön sovelluksissa.