regulaatioparametriä

Regulaatioparametri on keskeinen käsite koneoppimisessa ja tilastollisessa mallinnuksessa, erityisesti silloin kun pyritään estämään mallin ylisopeutumista. Ylisopeutuminen tapahtuu, kun malli oppii harjoitusdatan liian tarkasti, mukaan lukien sen kohinan, mikä heikentää sen suorituskykyä uusien, näkemättömien tietojen kanssa. Regulaatioparametri auttaa hallitsemaan mallin kompleksisuutta ja pitämään sen yksinkertaisempana, mikä parantaa sen yleistymiskykyä.

Regulaatioparametrin arvo määrittää, kuinka voimakkaasti regulaatiotermi vaikuttaa mallin häviöfunktioon harjoitusprosessin aikana. Häviöfunktio mittaa mallin virhettä harjoitusdatassa. Kun regulaatiotermi lisätään häviöfunktioon, se rankaisee mallin parametrien suuria arvoja. Tämä kannustaa mallia käyttämään yksinkertaisempia ratkaisuja, joissa painokertoimet ovat pienempiä.

Yleisiä regulaatiomuotoja ovat L1-regulaatio (Lasso) ja L2-regulaatio (Ridge). L1-regulaatio voi johtaa joidenkin parametrien nolla-arvoihin, mikä toimii samalla ominaisuusvalintana. L2-regulaatio pienentää kaikkien parametrien arvoja kohti nollaa mutta ei yleensä tee niistä täsmälleen nollia. Regulaatioparametrin optimaalisen arvon löytäminen on tärkeää ja se tehdään usein validointidatan avulla. Liian pieni regulaatioparametri ei estä ylisopeutumista riittävästi, kun taas liian suuri regulaatioparametri voi johtaa aliopeutumiseen, jolloin malli on liian yksinkertainen eikä pysty oppimaan datasta merkityksellisiä kuvioita.