säännöllöintiparametreja

Säännöllöintiparametrit ovat säädettäviä arvoja koneoppimisalgoritmeissa, jotka auttavat estämään ylisopeutumista. Ylisopeutuminen tapahtuu, kun malli oppii harjoitusdatan liian tarkasti, mukaan lukien kohinan ja satunnaiset vaihtelut, mikä johtaa huonoon suorituskykyyn uudessa, ennennäkemättömässä datassa. Säännöllöintiparametrit vaikuttavat mallin kompleksisuuteen, rohkaisten sitä oppimaan yksinkertaisempia ja yleistettävämpiä malleja.

Yleisimpiä säännöllöintitekniikoita ovat L1- ja L2-säännöllöinti. L1-säännöllöinti, tunnetaan myös nimellä Lasso, lisää mallin kustannusfunktioon virheiden neliöiden summan sijaan mallin painojen absoluuttisten arvojen summan. Tämä voi johtaa harvoihin ratkaisuihin, joissa jotkut painot asetetaan nollaksi, mikä käytännössä poistaa vastaavat ominaisuudet mallista. L2-säännöllöinti, tunnetaan myös nimellä Ridge, lisää kustannusfunktioon painojen neliöiden summan. Tämä pyrkii pienentämään painojen arvoja, estäen niitä kasvamasta liian suuriksi.

Säännöllöintiparametrin arvo määrittää, kuinka voimakas säännöllöinti on. Pieni arvo tarkoittaa vähäistä säännöllöintiä, kun taas suuri arvo tarkoittaa voimakasta säännöllöintiä. Optimaalisen säännöllöintiparametrin löytäminen on ratkaisevan tärkeää hyvän mallin saavuttamiseksi. Tätä tehdään usein ristiinvalidointitekniikoilla, joissa mallia koulutetaan ja arvioidaan eri säännöllöintiparametrien arvoilla. Tavoitteena on löytää arvo, joka antaa parhaan suorituskyvyn validoinnin datassa, ennustaen samalla hyvin uusissa datoissa.