Hogyan működik az l1-szabályozás?
Pontszám: 4,6/5 ( 65 szavazat )Hogyan működik az L1 és L2 regularizáció?
A fő intuitív különbség az L1 és L2 regularizáció között az, hogy az L1 regularizáció az adatok mediánját, míg az L2 regularizáció az adatok átlagát próbálja megbecsülni, hogy elkerülje a túlillesztést. ... Ez az érték matematikailag az adateloszlás mediánja is lesz.
Az L1 vagy L2 regularizáció jobb?
Gyakorlati szempontból az L1 az együtthatókat nullára zsugorítja, míg az L2 egyenletesen zsugorítja az együtthatókat. Az L1 ezért hasznos a jellemzők kiválasztásához, mivel minden olyan változót eldobhatunk, amely nullára megy együtthatókhoz. Az L2 viszont akkor hasznos, ha kollineáris/kodependens jellemzői vannak.
Hogyan működik a Regularizer?
A szabályosítás úgy működik, hogy a komplex modellhez büntetés- vagy összetettségi tagot vagy zsugorítási tagot ad a maradék négyzetösszeggel (RSS) . β 0 , β 1 ,….. β n a különböző változók vagy prediktorok (X) együtthatóinak becslését jelenti, amely leírja a jellemzők súlyát vagy nagyságát.
Hogyan csökkenti az L1 rendszerezés a túlillesztést?
Az L1-szabályozás, más néven L1 norma vagy Lasso (regressziós problémák esetén), a paraméterek 0-ra való csökkentésével küzd a túlillesztés ellen.
Regularizálás 2. rész: Lasso (L1) regresszió
Mi a vektor L1 normája?
Az L1 Norm egy térben lévő vektorok nagyságának összege . A vektorok közötti távolság mérésének legtermészetesebb módja, vagyis a vektorok összetevőinek abszolút különbségének összege. Ebben a normában a vektor összes összetevője egyenlő súlyozású.
Mi az a szabályosítási túlillesztés?
A túlillesztés olyan jelenség, amikor a gépi tanulási modell túl jól modellezi a betanítási adatokat, de nem teljesít jól a tesztelési adatokon . ... Az adatok tesztelése során elég jó teljesítményt egyfajta ultimátumnak tekintik a gépi tanulásban.
A rendszeresítés javítja a pontosságot?
A konvergencia megbízhatóságának, gyorsaságának és pontosságának javításának egyik fontos előfeltétele a rendszeresítés, de nem minden problémára jelent megoldást.
Mi az a szabályosítási büntetés?
A szabályosítási kifejezés vagy büntetés költséget ró az optimalizálási függvényre, hogy az optimális megoldást egyedivé tegye . Problémától, modelltől függetlenül mindig van egy adattag, amely megfelel a mérés valószínűségének, és egy regularizációs tag, amely egy priornak felel meg.
Mit tesz a rendszerezés a súlyokkal?
A szabályosítás egy tanulási algoritmus módosítására utal, hogy az „egyszerűbb” előrejelzési szabályokat részesítse előnyben a túlillesztés elkerülése érdekében. A legalizálás leggyakrabban a veszteségfüggvény módosítását jelenti a tanult súlyok bizonyos értékeinek szankcionálása érdekében . Pontosabban, büntesse meg a nagy súlyokat.
Miért használná az L1 regularizációt?
Az L1-es szabályosítás a preferált választás , ha sok szolgáltatással rendelkezik, mivel ritka megoldásokat kínál . Még a számítási előnyt is megkapjuk, mivel a nulla együtthatójú jellemzők elkerülhetők. Az L1 regularizációs technikát használó regressziós modellt Lasszó regressziónak nevezik.
Honnan tudod, hogy L1 vagy L2?
Az L1 (1. sor) egy piros vezeték, az L2 (2. sor) pedig egy fekete vezeték. Együtt mutatják a motor feszültségét. Ha L1 és L2 is van, az azt jelzi, hogy a motor feszültsége 240 volt lehet .
Mi az az L1 büntetés?
Büntetéskitételek Az L1 szabályzás hozzáad egy L1 büntetést, amely megegyezik az együtthatók nagyságának abszolút értékével . Más szóval, korlátozza az együtthatók méretét. Az L1 ritka modelleket eredményezhet (azaz kevés együtthatóval rendelkező modelleket); Egyes együtthatók nullává válhatnak és megszűnhetnek. A Lasszó-regresszió ezt a módszert használja.
Mi a lényege az L2 regularizálásnak?
Az L2 legalizálás teljes célja, hogy csökkentse a modell túlillesztésének esélyét . Vannak más technikák is, amelyeknek ugyanaz a célja. Ezek a túlillesztés elleni technikák magukban foglalják a lemorzsolódást, a vibrálást, a vonat-ellenőrzési teszt korai leállítását és a max-norm korlátozásokat.
Hogyan számítják ki az L1 normát?
Az L1 normát az abszolút vektorértékek összegeként számítjuk ki, ahol a skalár abszolút értéke az |a1| jelölést használja. Valójában a norma a Manhattan távolság kiszámítása a vektortér origójától.
Mi az L1 és L2 regularizáció a mély tanulásban?
Az L2-szabályozást súlycsökkentésnek is nevezik, mivel arra kényszeríti a súlyokat, hogy a nulla (de nem pontosan nulla) felé csökkenjenek. L1-ben van: Ebben a súlyok abszolút értékét büntetjük . Az L2-vel ellentétben itt a súlyok nullára csökkenthetők. Ezért nagyon hasznos, amikor megpróbáljuk tömöríteni a modellünket.
Mi az előnye a rendszeresítésnek?
A rendszeresítés javíthatja a neurális hálózat teljesítményét a nem látott adatokon azáltal, hogy csökkenti a túlillesztést . A túlillesztés olyan jelenség, amikor egy neurális hálózat elkezdi megjegyezni a tanítási adatok egyedi furcsaságait (pl. a tanítási adatok zaját), ahelyett, hogy általánosan alkalmazható elveket tanulna.
Mi értelme van a rendszerezésnek?
Ez a regresszió egy formája, amely korlátozza/regularizálja vagy nullára csökkenti az együtthatóbecsléseket . Más szóval, ez a technika elriasztja egy bonyolultabb vagy rugalmasabb modell elsajátítását, hogy elkerülje a túlillesztés kockázatát. A lineáris regresszió egyszerű összefüggése így néz ki.
Miért okoz ritkaságot az L1 norma?
Az L1 normát a ritka megoldás keresésére a speciális alakja indokolja. Vannak tüskék, amelyek ritka pontokon vannak. Ha megérinti az oldat felületét, akkor nagy valószínűséggel talál egy érintkezési pontot egy tüske hegyén, és így ritka megoldást talál.
Növeli-e a szabályosítás az elfogultságot?
A szabályosítás a becslő szórásának csökkentését igyekszik egyszerűsítéssel csökkenteni, ami növeli a torzítást oly módon, hogy a várható hiba csökken. Ezt gyakran olyan esetekben teszik meg, amikor a probléma rosszul van felállítva, pl. amikor a paraméterek száma nagyobb, mint a minták száma.
A rendszeresítés növeli az edzés sebességét?
A lemorzsolódás egy neurális hálózatokban használt regularizációs technika. ... A lemorzsolódás csökkenti a túlillesztést azáltal, hogy elkerüli az összes neuron egy menetben történő edzését a teljes képzési adatokon. Ezenkívül javítja az edzési sebességet , és robusztusabb belső funkciókat tanul meg, amelyek jobban általánosítanak a nem látott adatokon.
Növelheti-e a rendszerezés a képzési hibákat?
Bármilyen szabályzás hozzáadása (beleértve az L2-t is) növeli a hibát az edzéskészleten. Pontosan ez a legalizálás pontja, ahol növeljük a torzítást és csökkentjük a modell szórását.
Miért túlzó a rendszerezés?
A rendszerezés alapvetően növeli a büntetést a modell összetettségének növekedésével . A reguláris paraméter (lambda) az összes paramétert bünteti, kivéve az interceptet, így a modell általánosítja az adatokat, és nem illeszkedik túl. A fenti gif-ben a bonyolultság növekedésével a rendszeresítés növeli a magasabb kifejezések büntetését.
Honnan tudhatod, ha túlméretezett?
A túlillesztést az érvényesítési mutatók , például a veszteség vagy a pontosság alapján azonosíthatjuk. Általában az érvényesítési metrika bizonyos számú korszak után leáll, majd csökkenni kezd. A képzési mutató folyamatosan javul, mert a modell igyekszik megtalálni a legjobb illeszkedést a képzési adatokhoz.
Mi a modell túlillesztése?
A túlillesztés egy olyan fogalom az adattudományban, amely akkor fordul elő, ha egy statisztikai modell pontosan illeszkedik a betanítási adataihoz . ... Ha a modell megjegyzi a zajt, és túl szorosan illeszkedik a képzési halmazhoz, a modell „túlillesztődik”, és nem tud jól általánosítani új adatokra.