regelmäßigisierungstechniken

Regularisierungstechniken sind Methoden in der Statistik und im maschinellen Lernen, die darauf abzielen, die Generalisierung von Modellen zu verbessern, indem Überanpassung an Trainingsdaten reduziert wird. Sie erreichen dies, indem dem Lernprozess eine Strafe hinzugefügt oder die Modellkomplexität eingeschränkt wird, wodurch Modelle robuster werden.

Zu den häufigsten Techniken gehören L2-Regularisierung (Ridge), L1-Regularisierung (Lasso) sowie Elastic Net, die Koeffizienten bzw. deren Kombination bestrafen. Hinzu kommen Early Stopping, Dropout in neuronalen Netzen, Datenaugmentation sowie Noise-Injection in Eingaben oder Gewichtungen. Bayesianische Regularisierung fasst Modelle als stochastische Prozesse auf; strukturierten Formen wie Group-Lasso oder Sparse Group Lasso verwenden, um Gruppen von Parametern gezielt zu regulieren. In Entscheidungsbaum-Verfahren kommt Pruning zum Einsatz, während Batch-Normalisierung Lernprozesse stabilisieren und regulierend wirken kann.

Anwendungsbereiche umfassen nahezu alle überwachten Lernaufgaben, insbesondere Regression, Klassifikation und Deep Learning. Die Wahl der Technik hängt vom Modell, der Datensatzgröße und den Rechenressourcen ab. Praktisch wird die Regularisierungsstärke λ (für L2/L1) oder C (in SVM) mittels Kreuzvalidierung oder Bayes-Schätzungen bestimmt, um das richtige Gleichgewicht zwischen Bias und Varianz zu finden.

Historisch stammen Regularisierungstechniken aus der Tikhonov-Regularisierung der 1960er Jahre; Ridge-Regression folgte in den 1970er Jahren, Lasso wurde 1996 eingeführt.