Comprendre et éviter la surnormalisation dans les modèles d'apprentissage automatique

La surnormalisation est un phénomène qui se produit lorsqu'un modèle est trop bien entraîné sur les données d'entraînement et, par conséquent, il devient trop spécialisé sur cet ensemble de données spécifique. Cela peut entraîner des performances médiocres du modèle sur des données nouvelles et invisibles, car il n'a pas appris de caractéristiques ou de modèles généralisables applicables à un plus large éventail de situations.

En d'autres termes, la surnormalisation se produit lorsqu'un modèle est trop étroitement adapté aux données d'entraînement. , et il n’apprend pas suffisamment de connaissances généralisables à partir des données. En conséquence, le modèle peut ne pas être en mesure de se généraliser correctement à de nouvelles données invisibles.

La surnormalisation peut être causée par divers facteurs, notamment :

1. Surajustement : cela se produit lorsqu'un modèle est trop bien entraîné sur les données d'entraînement et qu'il devient trop spécialisé sur cet ensemble de données spécifique.
2. Fuite de données : cela se produit lorsque les données de formation ne sont pas représentatives de la véritable distribution des données et que le modèle apprend les biais et les limites des données de formation plutôt que les modèles et relations sous-jacents.
3. Complexité du modèle : cela se produit lorsqu'un modèle est trop complexe et comporte trop de paramètres par rapport à la quantité de données de formation disponibles.
4. Manque de régularisation : cela se produit lorsqu'un modèle n'est pas suffisamment pénalisé en raison de sa complexité et qu'il est autorisé à adapter le bruit dans les données d'entraînement plutôt que les modèles et relations sous-jacents.

Pour éviter une surnormalisation, plusieurs techniques peuvent être utilisées, telles que :

1 . Régularisation : cela implique l'ajout d'un terme de pénalité à la fonction de perte pour décourager les poids importants ou les modèles complexes.
2. Arrêt anticipé : cela implique l'arrêt du processus de formation avant que le modèle ne surajuste les données de formation.
3. Augmentation des données : cela implique de générer des données d'entraînement supplémentaires en appliquant des transformations aléatoires aux données existantes, telles que la rotation, la mise à l'échelle et le retournement.
4. Méthodes d'ensemble : cela implique de combiner plusieurs modèles pour améliorer la généralisation, tels que le bagging et le boosting.
5. Validation croisée : cela implique de diviser les données en plusieurs plis et d'entraîner le modèle sur un pli tout en l'évaluant sur les plis restants.