라플라스 페널티

라플라시안 정규화는 모델 과적합을 방지하는 데 사용되는 일반적인 기계 학습 모델 정규화 방법입니다. 그 원리는 모델의 손실 함수에 L1 또는 L2 페널티 항을 추가하여 모델의 복잡성을 제한하여 모델이 훈련 데이터에 과적합되지 않도록 하고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 것입니다.

머신러닝에서 모델의 목표는 알려진 데이터에 가장 적합한 함수를 찾는 것입니다. 그러나 훈련 데이터에 지나치게 의존하면 테스트 데이터의 성능이 저하될 수 있으며, 이를 과적합이라고 합니다. 과적합의 한 가지 원인은 모델이 너무 복잡하고 사용 가능한 매개변수나 기능이 너무 많기 때문일 수 있습니다. 과적합을 피하기 위해서는 모델의 복잡성을 제한해야 하는데, 이것이 정규화의 역할입니다. 정규화를 사용하면 모델의 매개변수 또는 기능 수를 제한하여 훈련 데이터에 대한 과적합을 방지할 수 있습니다. 이러한 제약은 보다 적절한 균형점을 찾기 위해 최적화 프로세스 중에 모델의 복잡성에 불이익을 주는 정규화 항을 도입하여 달성할 수 있습니다. L1 정규화, L2 정규화 등 다양한 정규화 방법이 있습니다. 적절한 정규화 방법을 선택하면 모델의 일반화 능력이 향상되고 알려지지 않은 데이터에 대한 성능이 향상될 수 있습니다.

라플라시안 정규화의 주요 아이디어는 모델의 손실 함수에 L1 또는 L2 페널티 항을 추가하여 모델의 복잡성을 제한하는 것입니다. 이러한 페널티 항은 정규화 매개변수에 모델 매개변수의 L1 또는 L2 표준(가중치 감소라고도 함)을 곱하여 계산됩니다. 정규화 매개변수는 최적의 정규화 정도를 찾기 위해 훈련 중에 조정해야 하는 하이퍼파라미터입니다. 정규화를 도입함으로써 모델은 과적합 문제에 더 잘 대처하고 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

L1 정규화의 페널티 항은 가중치 벡터에 있는 모든 요소의 절대값의 합입니다. 따라서 L1 정규화는 일부 가중치가 0이 되도록 유도하여 특징 선택, 즉 모델에 중요하지 않은 특징을 제거할 수 있습니다. 이러한 특성으로 인해 L1 정규화는 고차원 데이터 세트에서 잘 수행되어 기능 수를 줄이고 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다.

L2 정규화의 페널티 항은 가중치 벡터에 있는 모든 요소의 제곱의 합입니다. L1 정규화와 달리 L2 정규화는 가중치를 0으로 반환하지 않지만 가중치 증가를 늦추어 모델의 복잡성을 제한합니다. 이렇게 하면 여러 관련 기능에 가중치를 분산시키고 하나의 기능에 너무 의존하는 것을 방지하므로 공선성 문제를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

라플라시안 정규화의 기능은 훈련 과정에서 모델의 복잡성을 제어하여 과적합을 방지하는 것입니다. 정규화 매개변수의 값이 클수록 페널티 항이 모델 손실에 미치는 영향이 커지고 모델의 복잡성이 작아집니다. 따라서 정규화 매개변수의 값을 조정하여 모델의 복잡성과 일반화 능력 간의 균형을 제어할 수 있습니다.

간단히 말하면 라플라시안 정규화는 일반적인 기계 학습 모델 정규화 방법으로 손실 함수에 L1 또는 L2 페널티 항을 추가하여 모델의 복잡성을 제한함으로써 과적합을 방지하고 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다. 실제 적용에서는 데이터 세트의 특성과 모델의 성능을 기반으로 선택하고 정규화 매개변수의 값을 조정하여 최적의 정규화 정도를 찾아야 합니다.

위 내용은 라플라스 페널티의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!