Comprendere ed evitare la sovranormalizzazione nei modelli di machine learning
La sovranormalizzazione è un fenomeno che si verifica quando un modello viene addestrato troppo bene sui dati di addestramento e, di conseguenza, diventa eccessivamente specializzato per quello specifico set di dati. Ciò può far sì che il modello abbia prestazioni scadenti su dati nuovi e invisibili, perché non ha appreso caratteristiche generalizzabili o modelli applicabili a una gamma più ampia di situazioni.
In altre parole, la sovranormalizzazione si verifica quando un modello è troppo aderente ai dati di addestramento e non apprende dai dati una conoscenza abbastanza generalizzabile. Di conseguenza, il modello potrebbe non essere in grado di generalizzare bene a dati nuovi e invisibili.
La sovranormalizzazione può essere causata da una varietà di fattori, tra cui:
1. Overfitting: ciò si verifica quando un modello viene addestrato troppo bene sui dati di addestramento e diventa eccessivamente specializzato per quello specifico set di dati.
2. Perdita di dati: ciò si verifica quando i dati di addestramento non sono rappresentativi della reale distribuzione dei dati e il modello apprende le distorsioni e le limitazioni dei dati di addestramento piuttosto che i modelli e le relazioni sottostanti.
3. Complessità del modello: si verifica quando un modello è troppo complesso e presenta troppi parametri rispetto alla quantità di dati di addestramento disponibili.
4. Mancanza di regolarizzazione: ciò si verifica quando un modello non è sufficientemente penalizzato per la sua complessità e gli è consentito adattare il rumore nei dati di addestramento anziché nei modelli e nelle relazioni sottostanti.
Per evitare la sovranormalizzazione, è possibile utilizzare diverse tecniche, come:
1 . Regolarizzazione: comporta l'aggiunta di un termine di penalità alla funzione di perdita per scoraggiare pesi elevati o modelli complessi.
2. Arresto anticipato: comporta l'interruzione del processo di addestramento prima che il modello si adatti eccessivamente ai dati di addestramento.
3. Aumento dei dati: comporta la generazione di dati di addestramento aggiuntivi applicando trasformazioni casuali ai dati esistenti, come rotazione, ridimensionamento e capovolgimento.
4. Metodi di insieme: comportano la combinazione di più modelli per migliorare la generalizzazione, come il bagging e il boosting.
5. Convalida incrociata: comporta la suddivisione dei dati in più pieghe e l'addestramento del modello su una piega mentre lo valuta sulle pieghe rimanenti.
Mi piace
Non mi piace
Segnala un errore di contenuto
share
