機械学習モデルにおける過正規化の理解と回避
過正規化は、モデルがトレーニング データで適切にトレーニングされすぎた結果、その特定のデータセットに過度に特化した場合に発生する現象です。これにより、モデルは、より広範囲の状況に適用できる一般化可能な特徴やパターンを学習していないため、新しい未確認のデータに対するパフォーマンスが低下する可能性があります。言い換えると、過正規化は、モデルがトレーニング データに近すぎるときに発生します。 、そしてデータから十分な一般化可能な知識を学習しません。その結果、モデルは新しい未知のデータに対して適切に一般化できない可能性があります。過剰正規化は、次のようなさまざまな要因によって引き起こされる可能性があります。過学習: これは、モデルがトレーニング データで適切にトレーニングされすぎて、その特定のデータセットに過度に特化した場合に発生します。2. データ漏洩: これは、トレーニング データがデータの真の分布を表しておらず、モデルが基礎となるパターンや関係ではなく、トレーニング データのバイアスや制限を学習する場合に発生します。3. モデルの複雑さ: これは、モデルが複雑すぎて、使用可能なトレーニング データの量に比べてパラメーターが多すぎる場合に発生します。4. 正則化の欠如: これは、モデルが複雑さに対して十分なペナルティを課されておらず、基礎となるパターンや関係ではなくトレーニング データのノイズを適合させることが許可されている場合に発生します。過剰正規化を回避するには、次のようないくつかの手法を使用できます。 。正則化: これには、大きな重みや複雑なモデルを阻止するために、損失関数にペナルティ項を追加することが含まれます。早期停止: これには、モデルがトレーニング データにオーバーフィットする前にトレーニング プロセスを停止することが含まれます。データ拡張: これには、回転、スケーリング、反転などのランダムな変換を既存のデータに適用することにより、追加のトレーニング データを生成することが含まれます。アンサンブル手法: これには、バギングやブースティングなど、複数のモデルを組み合わせて一般化を改善することが含まれます。相互検証: これには、データを複数のフォールドに分割し、残りのフォールドでモデルを評価しながら 1 つのフォールドでモデルをトレーニングすることが含まれます。
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