regularisaatioparametrista

Regularisaatioparametri, usein merkitty symbolilla lambda ($\lambda$), on keskeinen käsite koneoppimisessa ja tilastollisessa mallinnuksessa, erityisesti käytettäessä regularisaatiotekniikoita. Sen päätarkoitus on hallita mallin monimutkaisuutta ja ehkäistä ylisovittumista. Ylisovittumisessa malli oppii opetusdatan liian tarkasti, mukaan lukien kohinan, mikä johtaa huonoon suorituskykyyn uuden, näkemättömän datan kanssa.

Regularisaatioparametri vaikuttaa suoraan regularisaatiotermiin, joka lisätään mallin kustannusfunktioon. Kustannusfunktio mittaa, kuinka hyvin malli sopii dataan. Lisäämällä regularisaatiotermiin liittyvä parametri lambda, mallia kannustetaan pitämään sen painokertoimet pieninä. Pienemmät painokertoimet yleensä johtavat yksinkertaisempaan malliin, joka on vähemmän altis reagoimaan pieniin vaihteluihin opetusdatassa.

Valinta sopivalle regularisaatioparametrin arvolle on kriittistä. Jos lambda on liian pieni, regularisaatio ei ole riittävän tehokasta estämään ylisovittumista. Jos taas lambda on liian suuri, malli voi alioppia, eli siitä tulee liian yksinkertainen eikä se pysty vangitsemaan datan olennaisia malleja. Tyypillisiä menetelmiä lambda-arvon valintaan ovat ristiinvalidointi ja erilaiset hyperparametrien optimointitekniikat. Käytännössä lambda optimoidaan usein niin, että mallin suorituskyky validoituvalla datalla on mahdollisimman hyvä.