Übernormalisierung in Modellen des maschinellen Lernens verstehen und vermeiden

Übernormalisierung ist ein Phänomen, das auftritt, wenn ein Modell zu gut auf den Trainingsdaten trainiert wird und es sich dadurch übermä+ig auf diesen bestimmten Datensatz spezialisiert. Dies kann dazu führen, dass das Modell bei neuen, unsichtbaren Daten eine schlechte Leistung erbringt, da es keine verallgemeinerbaren Merkmale oder Muster gelernt hat, die auf ein breiteres Spektrum von Situationen anwendbar sind.

Mit anderen Worten: Übernormalisierung tritt auf, wenn ein Modell zu genau an die Trainingsdaten angepasst ist , und es lernt nicht genügend verallgemeinerbares Wissen aus den Daten. Infolgedessen kann das Modell möglicherweise nicht gut auf neue, noch nicht sichtbare Daten verallgemeinert werden.

Eine Übernormalisierung kann durch eine Vielzahl von Faktoren verursacht werden, darunter:

1. Überanpassung: Dies tritt auf, wenn ein Modell zu gut auf die Trainingsdaten trainiert wird und es sich übermä+ig auf diesen spezifischen Datensatz spezialisiert.
2. Datenverlust: Dies tritt auf, wenn die Trainingsdaten nicht repräsentativ für die tatsächliche Datenverteilung sind und das Modell die Verzerrungen und Einschränkungen der Trainingsdaten lernt und nicht die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen.
3. Modellkomplexität: Dies tritt auf, wenn ein Modell zu komplex ist und im Verhältnis zur Menge der verfügbaren Trainingsdaten zu viele Parameter aufweist.
4. Mangelnde Regularisierung: Dies tritt auf, wenn ein Modell aufgrund seiner Komplexität nicht ausreichend bestraft wird und es das Rauschen in den Trainingsdaten anstelle der zugrunde liegenden Muster und Beziehungen anpassen darf.

Um eine Übernormalisierung zu vermeiden, können verschiedene Techniken verwendet werden, wie zum Beispiel:

1 . Regularisierung: Dies beinhaltet das Hinzufügen eines Strafterms zur Verlustfunktion, um gro+e Gewichte oder komplexe Modelle zu verhindern.
2. Frühes Stoppen: Dies beinhaltet das Stoppen des Trainingsprozesses, bevor das Modell die Trainingsdaten überschreitet.
3. Datenerweiterung: Dies beinhaltet die Generierung zusätzlicher Trainingsdaten durch die Anwendung zufälliger Transformationen auf die vorhandenen Daten, wie z. B. Rotation, Skalierung und Spiegelung.
4. Ensemble-Methoden: Hierbei handelt es sich um die Kombination mehrerer Modelle zur Verbesserung der Generalisierung, z. B. Bagging und Boosting.
5. Kreuzvalidierung: Dabei werden die Daten in mehrere Falten aufgeteilt und das Modell auf einer Falte trainiert, während es auf den übrigen Falten ausgewertet wird.