Понимание и предотвращение сверхнормализации в моделях машинного обучения

Сверхнормализация — это явление, которое возникает, когда модель слишком хорошо обучается на обучающих данных и в результате становится чрезмерно специализированной для этого конкретного набора данных. Это может привести к тому, что модель будет плохо работать с новыми, невидимыми данными, поскольку она не усвоила обобщающие функции или шаблоны, применимые к более широкому кругу ситуаций. Другими словами, сверхнормализация происходит, когда модель слишком близко соответствует обучающим данным. , и он не извлекает из данных достаточно обобщаемых знаний. В результате модель не сможет хорошо обобщать новые, невидимые данные.

Перенормировка может быть вызвана множеством факторов, в том числе:

1. Переоснащение: это происходит, когда модель слишком хорошо обучена на обучающих данных и становится слишком специализированной для этого конкретного набора данных.
2. Утечка данных: это происходит, когда данные обучения не отражают истинное распределение данных, и модель изучает предвзятости и ограничения обучающих данных, а не основные закономерности и взаимосвязи.3. Сложность модели: это происходит, когда модель слишком сложна и имеет слишком много параметров по сравнению с объемом доступных обучающих данных.
4. Отсутствие регуляризации: это происходит, когда модель недостаточно наказана за сложность и ей разрешено подгонять шум в обучающих данных, а не в базовые шаблоны и отношения.

Чтобы избежать чрезмерной нормализации, можно использовать несколько методов, таких как:

1 . Регуляризация: включает в себя добавление штрафного члена к функции потерь, чтобы препятствовать использованию больших весов или сложных моделей.
2. Ранняя остановка: предполагает остановку процесса обучения до того, как модель перейдет в обучающие данные.
3. Увеличение данных. Это включает в себя создание дополнительных обучающих данных путем применения случайных преобразований к существующим данным, таких как вращение, масштабирование и переворот.
4. Ансамблевые методы. Сюда входит объединение нескольких моделей для улучшения обобщения, например объединение и повышение.5. Перекрестная проверка: включает в себя разделение данных на несколько сгибов и обучение модели на одном сгибе, одновременно оценивая его на остальных сгибах.