Overnormalisatie in Machine Learning-modellen begrijpen en vermijden

Overnormalisatie is een fenomeen dat optreedt wanneer een model te goed is getraind op de trainingsgegevens, en als gevolg daarvan overmatig gespecialiseerd raakt in die specifieke dataset. Dit kan ertoe leiden dat het model slecht presteert op nieuwe, onzichtbare gegevens, omdat het geen generaliseerbare kenmerken of patronen heeft geleerd die van toepassing zijn op een breder scala aan situaties. Met andere woorden, overnormalisatie vindt plaats wanneer een model te nauw aansluit bij de trainingsgegevens , en er wordt onvoldoende generaliseerbare kennis uit de gegevens gehaald. Als gevolg hiervan kan het model mogelijk niet goed generaliseren naar nieuwe, onzichtbare gegevens. Overnormalisatie kan worden veroorzaakt door een verscheidenheid aan factoren, waaronder: 1. Overfitting: Dit gebeurt wanneer een model te goed is getraind op de trainingsgegevens en te gespecialiseerd raakt in die specifieke dataset. Gegevenslekken: dit treedt op wanneer de trainingsgegevens niet representatief zijn voor de werkelijke verdeling van de gegevens, en het model de vooroordelen en beperkingen van de trainingsgegevens leert kennen in plaats van de onderliggende patronen en relaties. Modelcomplexiteit: Dit gebeurt wanneer een model te complex is en te veel parameters heeft in verhouding tot de hoeveelheid beschikbare trainingsgegevens. 4. Gebrek aan regularisatie: Dit komt voor wanneer een model niet genoeg wordt gestraft vanwege de complexiteit, en het de ruis in de trainingsgegevens mag passen in plaats van de onderliggende patronen en relaties. Om overnormalisatie te voorkomen kunnen verschillende technieken worden gebruikt, zoals: . Regularisatie: Dit houdt in dat er een strafterm aan de verliesfunctie wordt toegevoegd om grote gewichten of complexe modellen te ontmoedigen. Vroegtijdig stoppen: Dit houdt in dat het trainingsproces wordt gestopt voordat het model de trainingsgegevens te veel aanpast.
3. Gegevensvergroting: dit omvat het genereren van aanvullende trainingsgegevens door willekeurige transformaties toe te passen op de bestaande gegevens, zoals rotatie, schalen en omdraaien. Ensemble-methoden: hierbij worden meerdere modellen gecombineerd om de generalisatie te verbeteren, zoals bagging en boosting. Kruisvalidatie: dit omvat het opsplitsen van de gegevens in meerdere vouwen en het trainen van het model op één vouw, terwijl het wordt geëvalueerd op de overige vouwen.