Comprender y evitar la sobrenormalización en los modelos de aprendizaje automático
La sobrenormalización es un fenómeno que ocurre cuando un modelo se entrena demasiado bien con los datos de entrenamiento y, como resultado, se vuelve demasiado especializado en ese conjunto de datos específico. Esto puede hacer que el modelo tenga un rendimiento deficiente con datos nuevos e invisibles, porque no ha aprendido características o patrones generalizables que sean aplicables a una gama más amplia de situaciones. En otras palabras, la sobrenormalización ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento. y no aprende suficiente conocimiento generalizable de los datos. Como resultado, es posible que el modelo no pueda generalizarse bien a datos nuevos e invisibles. La sobrenormalización puede deberse a una variedad de factores, entre ellos: 1. Sobreajuste: esto ocurre cuando un modelo se entrena demasiado bien con los datos de entrenamiento y se especializa demasiado en ese conjunto de datos específico.
2. Fuga de datos: esto ocurre cuando los datos de entrenamiento no son representativos de la verdadera distribución de los datos y el modelo aprende los sesgos y limitaciones de los datos de entrenamiento en lugar de los patrones y relaciones subyacentes.
3. Complejidad del modelo: esto ocurre cuando un modelo es demasiado complejo y tiene demasiados parámetros en relación con la cantidad de datos de entrenamiento disponibles.
4. Falta de regularización: esto ocurre cuando un modelo no es penalizado lo suficiente por su complejidad y se le permite ajustar el ruido en los datos de entrenamiento en lugar de los patrones y relaciones subyacentes. Para evitar la sobrenormalización, se pueden usar varias técnicas, como por ejemplo: . Regularización: esto implica agregar un término de penalización a la función de pérdida para desalentar pesos grandes o modelos complejos.
2. Detención anticipada: esto implica detener el proceso de entrenamiento antes de que el modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento.
3. Aumento de datos: esto implica generar datos de entrenamiento adicionales aplicando transformaciones aleatorias a los datos existentes, como rotación, escalado y volteo.
4. Métodos de conjunto: esto implica combinar múltiples modelos para mejorar la generalización, como el embolsado y el refuerzo.
5. Validación cruzada: esto implica dividir los datos en múltiples pliegues y entrenar el modelo en un pliegue mientras se evalúa en los pliegues restantes.
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