Розуміння та уникнення надмірної нормалізації в моделях машинного навчання

Наднормалізація — це явище, яке виникає, коли модель занадто добре навчена на даних навчання, і в результаті вона стає надмірно спеціалізованою для цього конкретного набору даних. Це може спричинити погану роботу моделі на нових, невідомих даних, оскільки вона не вивчила узагальнювані функції чи шаблони, які можна застосувати до більш широкого діапазону ситуацій.

Іншими словами, надмірна нормалізація відбувається, коли модель надто точно відповідає навчальним даним. , і він не отримує достатньо узагальнених знань із даних. Як наслідок, модель може бути не в змозі добре узагальнити нові, невидимі дані.

Наднормування може бути спричинено різними факторами, зокрема:

1. Переобладнання: це відбувається, коли модель надто добре навчена на навчальних даних, і вона стає занадто спеціалізованою для цього конкретного набору даних.
2. Витік даних: це відбувається, коли навчальні дані не є репрезентативними для справжнього розподілу даних, і модель вивчає упередження та обмеження навчальних даних, а не базові закономірності та зв’язки.
3. Складність моделі: це трапляється, коли модель надто складна та має забагато параметрів відносно обсягу доступних навчальних даних.
4. Відсутність регулярізації: це трапляється, коли модель недостатньо штрафується за складність, і їй дозволяється підганяти шум у навчальних даних, а не базові шаблони та зв’язки.

Щоб уникнути надмірної нормалізації, можна використати кілька методів, наприклад:

1 . Регулярізація: це передбачає додавання терміну штрафу до функції втрати, щоб перешкодити великим вагам або складним моделям.
2. Рання зупинка: це передбачає зупинку процесу навчання до того, як модель перевищить дані навчання.
3. Збільшення даних: Це передбачає створення додаткових навчальних даних шляхом застосування випадкових перетворень до існуючих даних, таких як обертання, масштабування та перевертання.
4. Ансамблеві методи: це включає в себе поєднання кількох моделей для покращення узагальнення, наприклад пакетування та посилення.
5. Перехресна перевірка: це передбачає поділ даних на кілька згорток і навчання моделі на одній згортці з одночасним її оцінюванням на решті згорток.