Penalti Laplace

Regularisasi Laplacian ialah kaedah regularisasi model pembelajaran mesin yang biasa digunakan untuk mengelakkan model terlebih pemasangan. Prinsipnya adalah untuk mengekang kerumitan model dengan menambahkan istilah penalti L1 atau L2 pada fungsi kehilangan model, supaya model tidak akan melebihi data latihan dan meningkatkan keupayaan generalisasi model.

Dalam pembelajaran mesin, matlamat model adalah untuk mencari fungsi yang paling sesuai dengan data yang diketahui. Walau bagaimanapun, terlalu bergantung pada data latihan boleh menyebabkan prestasi buruk pada data ujian, yang dipanggil overfitting. Salah satu punca pemasangan berlebihan ialah model terlalu kompleks, mungkin dengan terlalu banyak parameter atau ciri percuma. Untuk mengelakkan pemasangan berlebihan, kita perlu mengekang kerumitan model, yang merupakan peranan penyusunan semula. Dengan penyelarasan, kami boleh mengehadkan bilangan parameter atau ciri model, dengan itu menghalang pemasangan berlebihan pada data latihan. Kekangan ini boleh dicapai dengan memperkenalkan istilah regularisasi, yang menghukum kerumitan model semasa proses pengoptimuman untuk mencari titik imbangan yang lebih sesuai. Terdapat banyak kaedah regularization, seperti regularization L1 dan regularization L2. Memilih kaedah regularisasi yang sesuai boleh meningkatkan keupayaan generalisasi model dan menjadikannya lebih baik pada data yang tidak diketahui.

Idea utama penyusunan Laplacian adalah untuk mengekang kerumitan model dengan menambahkan istilah penalti L1 atau L2 pada fungsi kehilangan model. Syarat penalti ini dikira dengan mendarab parameter regularisasi dengan norma L1 atau L2 parameter model, juga dikenali sebagai pereputan berat. Parameter regularization ialah hiperparameter yang perlu dilaraskan semasa latihan untuk mencari tahap regularization yang optimum. Dengan memperkenalkan regularisasi, model boleh mengatasi masalah overfitting dengan lebih baik dan meningkatkan keupayaan generalisasi model.

Istilah penalti dalam penyelarasan L1 ialah jumlah nilai mutlak semua elemen dalam vektor berat. Oleh itu, penyelarasan L1 boleh menggalakkan beberapa pemberat menjadi sifar, dengan itu mencapai pemilihan ciri, iaitu, mengalih keluar ciri yang tidak penting kepada model. Ciri ini menjadikan regularisasi L1 berprestasi baik pada set data dimensi tinggi, mengurangkan bilangan ciri dan meningkatkan keupayaan generalisasi model.

Istilah penalti dalam penyelarasan L2 ialah jumlah kuasa dua semua elemen dalam vektor berat. Tidak seperti penetapan L1, penetapan L2 tidak mengembalikan pemberat kepada sifar, tetapi mengekang kerumitan model dengan memperlahankan pertumbuhan pemberat. Melakukannya dengan berkesan menangani isu kolineariti kerana ia menyebarkan berat merentas berbilang ciri berkaitan dan mengelakkan terlalu bergantung pada satu ciri.

Fungsi regularisasi Laplacian adalah untuk mengawal kerumitan model semasa proses latihan, dengan itu mengelakkan pemasangan berlebihan. Semakin besar nilai parameter penyelarasan, semakin besar kesan tempoh penalti ke atas kehilangan model, dan semakin kecil kerumitan model. Oleh itu, dengan melaraskan nilai parameter regularisasi, kita boleh mengawal pertukaran antara kerumitan dan keupayaan generalisasi model.

Ringkasnya, regularisasi Laplacian ialah kaedah regularisasi model pembelajaran mesin yang mengekang kerumitan model dengan menambahkan istilah penalti L1 atau L2 pada fungsi kehilangan, dengan itu mengelakkan overfitting dan Meningkatkan keupayaan generalisasi model. Dalam aplikasi praktikal, kita perlu membuat pilihan berdasarkan ciri set data dan prestasi model, dan mencari tahap regularisasi yang optimum dengan melaraskan nilai parameter regularisasi.

Atas ialah kandungan terperinci Penalti Laplace. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!