기계 학습 모델의 과잉 정규화 이해 및 방지
과정규화는 모델이 훈련 데이터에 대해 너무 잘 훈련되어 결과적으로 특정 데이터 세트에 지나치게 특화될 때 발생하는 현상입니다. 이로 인해 모델이 더 넓은 범위의 상황에 적용할 수 있는 일반화 가능한 특징이나 패턴을 학습하지 않았기 때문에 새로운, 보이지 않는 데이터에 대해 성능이 저하될 수 있습니다. , 그리고 데이터로부터 일반화 가능한 지식을 충분히 학습하지 못합니다. 결과적으로, 모델은 새로운, 보이지 않는 데이터에 대해 잘 일반화되지 못할 수 있습니다.
Overnormalization은 다음을 포함한 다양한 요인에 의해 발생할 수 있습니다. 과적합: 이는 모델이 훈련 데이터에 대해 너무 잘 훈련되어 해당 특정 데이터 세트에 지나치게 특화될 때 발생합니다.
2. 데이터 유출: 이는 훈련 데이터가 데이터의 실제 분포를 나타내지 않고 모델이 기본 패턴 및 관계보다는 훈련 데이터의 편견과 한계를 학습할 때 발생합니다.
3. 모델 복잡성: 이는 모델이 너무 복잡하고 사용 가능한 훈련 데이터의 양에 비해 너무 많은 매개변수를 가질 때 발생합니다.
4. 정규화 부족: 이는 모델이 복잡성에 대해 충분히 불이익을 받지 않고 기본 패턴 및 관계가 아닌 훈련 데이터의 노이즈를 맞추는 것이 허용될 때 발생합니다.
과잉 정규화를 피하기 위해 다음과 같은 여러 기술을 사용할 수 있습니다. . 정규화: 이는 큰 가중치나 복잡한 모델을 억제하기 위해 손실 함수에 페널티 항을 추가하는 것을 포함합니다.
2. 조기 중지: 여기에는 모델이 훈련 데이터에 과적합되기 전에 훈련 과정을 중지하는 것이 포함됩니다.
3. 데이터 증대: 여기에는 회전, 크기 조정 및 뒤집기와 같은 기존 데이터에 무작위 변환을 적용하여 추가 교육 데이터를 생성하는 작업이 포함됩니다.
4. 앙상블 방법: 여기에는 배깅 및 부스팅과 같은 일반화를 개선하기 위해 여러 모델을 결합하는 작업이 포함됩니다. 교차 검증: 여기에는 데이터를 여러 접기로 분할하고 한 접기에서 모델을 훈련하는 동시에 나머지 접기에 대해 평가하는 작업이 포함됩니다.
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