Η τακτοποίηση στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης είναι μια σημαντική τεχνική που χρησιμοποιείται για τη βελτίωση της απόδοσης γενίκευσης των μοντέλων, ιδιαίτερα όταν πρόκειται για δεδομένα υψηλών διαστάσεων ή περίπλοκα μοντέλα που είναι επιρρεπή σε υπερβολική προσαρμογή. Η υπερπροσαρμογή συμβαίνει όταν ένα μοντέλο μαθαίνει όχι μόνο τα υποκείμενα μοτίβα στα δεδομένα εκπαίδευσης αλλά και τον θόρυβο, με αποτέλεσμα κακή απόδοση σε αόρατα δεδομένα. Η τακτοποίηση εισάγει πρόσθετες πληροφορίες ή περιορισμούς σε ένα μοντέλο για να αποφευχθεί η υπερβολική προσαρμογή τιμωρώντας υπερβολικά πολύπλοκα μοντέλα.
Η θεμελιώδης ιδέα πίσω από την τακτοποίηση είναι να ενσωματωθεί ένας όρος ποινής στη συνάρτηση απώλειας που το μοντέλο προσπαθεί να ελαχιστοποιήσει. Αυτός ο όρος ποινής αποθαρρύνει το μοντέλο να προσαρμόσει τον θόρυβο στα δεδομένα εκπαίδευσης επιβάλλοντας ένα κόστος στην πολυπλοκότητα, που συνήθως μετράται από το μέγεθος των παραμέτρων του μοντέλου. Με αυτόν τον τρόπο, η τακτοποίηση βοηθά στην επίτευξη ισορροπίας μεταξύ της καλής προσαρμογής των δεδομένων εκπαίδευσης και της διατήρησης της ικανότητας του μοντέλου να γενικεύεται σε νέα δεδομένα.
Υπάρχουν διάφοροι τύποι τεχνικών τακτοποίησης που χρησιμοποιούνται συνήθως στη μηχανική μάθηση, με τους πιο διαδεδομένους να είναι η τακτοποίηση L1, η τακτοποίηση L2 και η εγκατάλειψη. Κάθε μία από αυτές τις τεχνικές έχει τα δικά της χαρακτηριστικά και εφαρμογές.
1. Τακτοποίηση L1 (Λάσο παλινδρόμηση): Η τακτοποίηση L1 προσθέτει μια ποινή ίση με την απόλυτη τιμή του μεγέθους των συντελεστών στη συνάρτηση απώλειας. Μαθηματικά, μπορεί να αναπαρασταθεί ως:
όπου είναι η αρχική συνάρτηση απώλειας,
είναι η παράμετρος κανονικοποίησης και
είναι οι παράμετροι του μοντέλου. Το αποτέλεσμα της τακτοποίησης L1 είναι ότι τείνει να παράγει αραιά μοντέλα, που σημαίνει ότι μηδενίζει ορισμένους από τους συντελεστές, εκτελώντας αποτελεσματικά την επιλογή χαρακτηριστικών. Αυτό μπορεί να είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν ασχολείστε με δεδομένα υψηλών διαστάσεων όπου πολλά χαρακτηριστικά μπορεί να είναι άσχετα.
2. Τακτοποίηση L2 (Ριγμοριακή παλινδρόμηση): Η τακτοποίηση L2 προσθέτει μια ποινή ίση με το τετράγωνο του μεγέθους των συντελεστών στη συνάρτηση απώλειας. Εκφράζεται μαθηματικά ως:
Η τακτοποίηση L2 αποθαρρύνει τους μεγάλους συντελεστές τιμωρώντας τις τετραγωνικές τιμές τους, οδηγώντας σε ένα πιο ομοιόμορφα κατανεμημένο σύνολο βαρών. Σε αντίθεση με το L1, η τακτοποίηση L2 δεν παράγει αραιά μοντέλα, καθώς δεν αναγκάζει τους συντελεστές να είναι ακριβώς μηδέν, αλλά μάλλον τους κρατά μικρούς. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για την αποφυγή υπερβολικής προσαρμογής όταν όλα τα χαρακτηριστικά έχουν κάποια συνάφεια.
3. Τακτοποίηση ελαστικού διχτυού: Το Elastic Net συνδυάζει την τακτοποίηση L1 και L2. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε καταστάσεις όπου υπάρχουν πολλαπλά συσχετισμένα χαρακτηριστικά. Η ποινή Elastic Net είναι ένας γραμμικός συνδυασμός των ποινών L1 και L2:
Συντονίζοντας τις παραμέτρους και
, το Elastic Net μπορεί να εξισορροπήσει τα οφέλη τόσο της τακτοποίησης L1 όσο και L2.
4. Εγκατάλειψη: Το Dropout είναι μια τεχνική τακτοποίησης ειδικά σχεδιασμένη για νευρωνικά δίκτυα. Κατά τη διάρκεια της προπόνησης, η εγκατάλειψη θέτει τυχαία ένα κλάσμα των κόμβων (νευρώνες) σε ένα στρώμα στο μηδέν σε κάθε επανάληψη. Αυτό εμποδίζει το δίκτυο να βασίζεται πολύ σε οποιονδήποτε μεμονωμένο κόμβο και ενθαρρύνει το δίκτυο να μάθει πιο ισχυρά χαρακτηριστικά. Η εγκατάλειψη είναι ιδιαίτερα αποτελεσματική σε μοντέλα βαθιάς μάθησης όπου η υπερπροσαρμογή είναι ένα κοινό πρόβλημα λόγω του μεγάλου αριθμού παραμέτρων.
5. Πρόωρη διακοπή: Αν και δεν είναι μια τεχνική τακτοποίησης με την παραδοσιακή έννοια, η πρόωρη διακοπή είναι μια στρατηγική για την πρόληψη της υπερβολικής προσαρμογής σταματώντας τη διαδικασία εκπαίδευσης μόλις αρχίσει να υποβαθμίζεται η απόδοση σε ένα σύνολο επικύρωσης. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε επαναληπτικές μεθόδους όπως η gradient descent όπου το μοντέλο ενημερώνεται συνεχώς.
Η τακτοποίηση είναι απαραίτητη στη μηχανική μάθηση, επειδή επιτρέπει στα μοντέλα να έχουν καλή απόδοση σε αόρατα δεδομένα ελέγχοντας την πολυπλοκότητά τους. Η επιλογή της τεχνικής κανονικοποίησης και ο συντονισμός των παραμέτρων της ( για τα L1 και L2, το ποσοστό εγκατάλειψης για την εγκατάλειψη) είναι σημαντικά και συχνά απαιτούν πειραματισμό και διασταυρούμενη επικύρωση για την επίτευξη βέλτιστων αποτελεσμάτων.
Για παράδειγμα, εξετάστε ένα μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης εκπαιδευμένο σε ένα σύνολο δεδομένων με πολλά χαρακτηριστικά. Χωρίς τακτοποίηση, το μοντέλο μπορεί να αποδώσει μεγάλα βάρη σε ορισμένα χαρακτηριστικά, προσαρμόζοντας τα δεδομένα εκπαίδευσης πολύ στενά, αλλά με κακή απόδοση στα δεδομένα δοκιμής λόγω υπερβολικής προσαρμογής. Εφαρμόζοντας τακτοποίηση L2, το μοντέλο ενθαρρύνεται να κατανέμει τα βάρη πιο ομοιόμορφα, οδηγώντας ενδεχομένως σε καλύτερη γενίκευση σε νέα δεδομένα.
Σε ένα άλλο σενάριο, ένα νευρωνικό δίκτυο εκπαιδευμένο σε δεδομένα εικόνας μπορεί να υπερπροσαρμόζεται απομνημονεύοντας συγκεκριμένα μοτίβα στις εικόνες εκπαίδευσης. Εφαρμόζοντας την εγκατάλειψη, το δίκτυο αναγκάζεται να μάθει πιο γενικές λειτουργίες που είναι χρήσιμες σε διαφορετικές εικόνες, βελτιώνοντας την απόδοσή του σε αόρατα δεδομένα.
Η τακτοποίηση είναι μια θεμελιώδης ιδέα στη μηχανική εκμάθηση που βοηθά στην αποφυγή της υπερπροσαρμογής προσθέτοντας μια ποινή για την πολυπλοκότητα στη λειτουργία απώλειας του μοντέλου. Ελέγχοντας την πολυπλοκότητα του μοντέλου, οι τεχνικές τακτοποίησης όπως L1, L2, Elastic Net, εγκατάλειψη και πρόωρη διακοπή επιτρέπουν καλύτερη γενίκευση σε νέα δεδομένα, καθιστώντας τα απαραίτητα εργαλεία στην εργαλειοθήκη του επαγγελματία μηχανικής μάθησης.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ποιο είναι το καθήκον της ερμηνείας των doodles που σχεδιάζουν οι παίκτες;
- Όταν τα υλικά ανάγνωσης μιλούν για «επιλογή του σωστού αλγόριθμου», σημαίνει ότι βασικά όλοι οι πιθανοί αλγόριθμοι υπάρχουν ήδη; Πώς γνωρίζουμε ότι ένας αλγόριθμος είναι ο «σωστός» για ένα συγκεκριμένο πρόβλημα;
- Ποιες είναι οι υπερπαράμετροι που χρησιμοποιούνται στη μηχανική μάθηση;
- Η Whawt είναι η γλώσσα προγραμματισμού για μηχανική εκμάθηση και είναι η Just Python
- Πώς εφαρμόζεται η μηχανική μάθηση στον κόσμο της επιστήμης;
- Πώς αποφασίζετε ποιον αλγόριθμο μηχανικής εκμάθησης θα χρησιμοποιήσετε και πώς τον βρίσκετε;
- Ποιες είναι οι διαφορές μεταξύ της Ομοσπονδιακής μάθησης, του Edge Computing και της Μηχανικής Εκμάθησης On-Device;
- Πώς να προετοιμάσετε και να καθαρίσετε τα δεδομένα πριν από την προπόνηση;
- Ποιες είναι οι συγκεκριμένες αρχικές εργασίες και δραστηριότητες σε ένα έργο μηχανικής μάθησης;
- Ποιοι είναι οι εμπειρικοί κανόνες για την υιοθέτηση μιας συγκεκριμένης στρατηγικής και μοντέλου μηχανικής μάθησης;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning