Метод регуляризации:
В машинном обучении, метод регуляризации используется для предотвращения переобучения модели путем добавления дополнительной информации к обычной функции потерь. Цель регуляризации - это уменьшить сложность модели, чтобы она могла лучше обобщать на новых данных.
Существуют два основных типа регуляризации:
- L1 Регуляризация (Lasso): Добавляет штраф к функции потерь, пропорциональный сумме абсолютных значений весов модели. Это может привести к разреженным весам, так как L1-регуляризация способствует отбору признаков.
- L2 Регуляризация (Ridge): Добавляет штраф к функции потерь, пропорциональный квадрату значений весов модели. L2-регуляризация придаёт более равномерное влияние на все веса, предотвращая их слишком большие значений.
Путем подбора коэффициента регуляризации (также известного как параметр регуляризации) можно контролировать влияние регуляризации на процесс обучения модели.
Регуляризация может помочь улучшить обобщающую способность модели, уменьшить переобучение и улучшить её общую производительность на новых данных.