Регуляризация (L1, L2) — важная концепция в области машинного обучения и искусственного интеллекта, описывающая процесс введения дополнительной информации и ограничений в модель машинного обучения с целью уменьшения сложности модели и улучшения обобщения модели. модель к невидимым данным.
Регуляризация, как следует из названия, предполагает добавление «регуляризованных» коэффициентов в модель машинного обучения, которые можно рассматривать как ограничения на то, какое влияние данный параметр может иметь на выходные данные модели. Двумя наиболее часто используемыми типами регуляризации являются регуляризация L1 и L2.
Регуляризация L1, также известная как регуляризация Лассо, основана на сумме абсолютных значений коэффициентов модели. Этот тип регуляризации бросает вызов коэффициентам модели, а это означает, что их можно уменьшить до нуля, что может привести к более простой и экономичной модели.
Регуляризация L2, также известная как регуляризация Риджа, основана на другом подходе: она основана на сумме квадратов коэффициентов модели. Добавляя штраф к квадратам коэффициентов, модель вынуждена сохранять коэффициенты небольшими и близкими к нулю, что приводит к более простой и экономной модели.
Регуляризация важна, поскольку позволяет нам уменьшить сложность модели, не жертвуя при этом точностью при представлении невидимых данных. Кроме того, это помогает снизить риск переобучения, когда модель становится слишком сложной и не может обобщать далеко за пределы предоставленных ей обучающих данных.
В целом, регуляризация — мощный инструмент, который может помочь создать более обобщаемые модели для машинного обучения и искусственного интеллекта. Это важный элемент при работе со сложными моделями и используется во многих современных решениях машинного обучения.
