Регуляризация

term_id: regularization

Category: basic_concepts

Definition

Регуляризация — это ключевое понятие в машинном обучении, предназначенное для снижения ошибки обобщения без значительного увеличения ошибки обучения. Она работает за счет того, что препятствует модели запоминать шум или чрезмерно сложные паттерны в данных.

Summary

Набор методов, используемых в процессе обучения для предотвращения переобучения путем добавления штрафов к функции потерь или ограничения сложности модели.

Key Concepts

  • Переобучение
  • Компромисс смещения и дисперсии
  • Штрафы L1/L2
  • Dropout (Отключение нейронов)

Use Cases

  • Обучение глубоких нейронных сетей
  • Модели линейной регрессии
  • Предотвращение запоминания на малых наборах данных

Code Example

1
2
from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)