מהי רגוליזציה?
רגוליזציה בהקשר של למידת מכונה היא טכניקה חשובה המשמשת לשיפור ביצועי ההכללה של מודלים, במיוחד כאשר עוסקים בנתונים בעלי ממדים גבוהים או מודלים מורכבים הנוטים להתאמת יתר. התאמה יתר מתרחשת כאשר מודל לומד לא רק את הדפוסים הבסיסיים בנתוני האימון אלא גם את הרעש, וכתוצאה מכך
כיצד טכניקות רגוליזציה כמו נשירה, הסדרת L2 ועצירה מוקדמת עוזרות להפחית התאמת יתר ברשתות עצביות?
טכניקות רגוליזציה כגון נשירה, הסדרת L2 ועצירה מוקדמת הן מסייעות בהפחתת התאמת יתר ברשתות עצביות. התאמת יתר מתרחשת כאשר מודל לומד את הרעש בנתוני האימון ולא בדפוס הבסיסי, מה שמוביל להכללה לקויה לנתונים חדשים, בלתי נראים. כל אחת משיטות ההסדרה הללו מטפלת בהתאמת יתר באמצעות מנגנונים שונים, ותורמת
כיצד רגוליזציה יכולה לעזור לטפל בבעיית התאמת יתר במודלים של למידת מכונה?
רגוליזציה היא טכניקה רבת עוצמה בלמידת מכונה שיכולה לטפל ביעילות בבעיית התאמת יתר במודלים. התאמת יתר מתרחשת כאשר מודל לומד את נתוני האימון טוב מדי, עד כדי כך שהוא מתמחה מדי ולא מצליח להכליל היטב לנתונים בלתי נראים. הרגולציה מסייעת למתן בעיה זו על ידי הוספת תנאי קנס