मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा नियमितीकरण मोडेलहरूको सामान्यीकरण कार्यसम्पादन बढाउन प्रयोग गरिने महत्त्वपूर्ण प्रविधि हो, विशेष गरी उच्च-आयामी डेटा वा जटिल मोडेलहरूसँग व्यवहार गर्दा जुन ओभरफिटिंग हुने सम्भावना हुन्छ। ओभरफिटिंग तब हुन्छ जब एक मोडेलले प्रशिक्षण डेटामा अन्तर्निहित ढाँचाहरू मात्र होइन तर शोर पनि सिक्छ, नदेखिने डेटामा खराब प्रदर्शनको परिणामस्वरूप। नियमितीकरणले अत्यधिक जटिल मोडेलहरूलाई दण्डित गरेर ओभरफिटिंग रोक्नको लागि मोडेलमा अतिरिक्त जानकारी वा अवरोधहरू प्रस्तुत गर्दछ।
नियमितीकरण पछिको आधारभूत विचार भनेको क्षति कार्यमा पेनाल्टी अवधि समावेश गर्नु हो जुन मोडेलले कम गर्न खोजिरहेको छ। यो जरिवाना शब्दले मोडेललाई जटिलतामा लागत लगाएर प्रशिक्षण डेटामा आवाज फिट गर्नबाट निरुत्साहित गर्छ, सामान्यतया मोडेल प्यारामिटरहरूको परिमाणद्वारा मापन गरिन्छ। यसो गर्दा, नियमितताले प्रशिक्षण डेटालाई राम्रोसँग फिट गर्न र नयाँ डेटामा सामान्यीकरण गर्ने मोडेलको क्षमतालाई कायम राख्ने बीच सन्तुलन प्राप्त गर्न मद्दत गर्दछ।
त्यहाँ धेरै प्रकारका नियमितीकरण प्रविधिहरू छन् जुन सामान्यतया मेसिन लर्निङमा प्रयोग गरिन्छ, जसमा सबैभन्दा प्रचलित L1 नियमितीकरण, L2 नियमितीकरण, र छोड्ने तरिकाहरू छन्। यी प्रत्येक प्रविधिको आफ्नै विशेषताहरू र अनुप्रयोगहरू छन्।
1. L1 नियमितीकरण (लासो प्रतिगमन): L1 नियमितीकरणले हानि प्रकार्यमा गुणांकको परिमाणको निरपेक्ष मान बराबरको पेनाल्टी थप्छ। गणितीय रूपमा, यसलाई प्रतिनिधित्व गर्न सकिन्छ:
जहाँ मौलिक हानि कार्य हो,
नियमितीकरण प्यारामिटर हो, र
मोडेल प्यारामिटरहरू हुन्। L1 नियमितीकरणको प्रभाव यो हो कि यसले स्प्यार्स मोडेलहरू उत्पादन गर्दछ, यसको मतलब यसले केही गुणांकहरूलाई शून्यमा ड्राइभ गर्छ, प्रभावकारी रूपमा सुविधा चयन प्रदर्शन गर्दछ। धेरै सुविधाहरू अप्रासंगिक हुन सक्ने उच्च-आयामी डेटासँग व्यवहार गर्दा यो विशेष रूपमा उपयोगी हुन सक्छ।
2. L2 नियमितीकरण (रिज रिग्रेसन): L2 नियमितीकरणले हानि प्रकार्यमा गुणांकको परिमाणको वर्ग बराबरको पेनाल्टी थप्छ। यो गणितीय रूपमा व्यक्त गरिएको छ:
L2 नियमितीकरणले ठूला गुणांकहरूलाई तिनीहरूको वर्ग मानहरूलाई दण्डित गरेर निरुत्साहित गर्छ, जसले तौलहरूको थप समान रूपमा वितरण गरिएको सेटमा नेतृत्व गर्दछ। L1 को विपरीत, L2 नियमितीकरणले स्प्यार्स मोडेलहरू उत्पादन गर्दैन, किनकि यसले गुणांकहरूलाई ठ्याक्कै शून्य हुन बाध्य पार्दैन, बरु तिनीहरूलाई सानो राख्छ। यो विशेष गरी ओभरफिटिंगबाट बच्नको लागि उपयोगी छ जब सबै सुविधाहरू केही सान्दर्भिक छन्।
3. लोचदार नेट नियमितीकरण: लोचदार नेटले L1 र L2 नियमितीकरणलाई जोड्दछ। यो विशेष गरी धेरै सहसम्बन्धित सुविधाहरू भएको अवस्थामा उपयोगी छ। इलास्टिक नेट पेनाल्टी L1 र L2 पेनाल्टीहरूको रैखिक संयोजन हो:
प्यारामिटरहरू ट्युन गरेर र
, लोचदार नेटले L1 र L2 नियमितीकरणको फाइदाहरू सन्तुलनमा राख्न सक्छ।
4. छोड्ने: ड्रपआउट एक नियमितीकरण प्रविधि हो जुन विशेष गरी न्यूरल नेटवर्कहरूको लागि डिजाइन गरिएको हो। प्रशिक्षणको क्रममा, ड्रपआउटले अनियमित रूपमा प्रत्येक पुनरावृत्तिमा शून्यमा तहमा नोड्स (न्यूरोन्स) को एक अंश सेट गर्दछ। यसले नेटवर्कलाई कुनै पनि एकल नोडमा धेरै भर पर्नबाट रोक्छ र नेटवर्कलाई थप बलियो सुविधाहरू सिक्न प्रोत्साहित गर्छ। ड्रपआउट विशेष गरी गहिरो शिक्षा मोडेलहरूमा प्रभावकारी हुन्छ जहाँ प्यारामिटरहरूको ठूलो संख्याको कारण ओभरफिटिंग एक सामान्य समस्या हो।
5. प्रारम्भिक रोक: यद्यपि परम्परागत अर्थमा नियमितीकरण प्रविधि होइन, प्रारम्भिक रोक भनेको प्रमाणीकरण सेटमा प्रदर्शन घट्न थालेपछि प्रशिक्षण प्रक्रियालाई रोकेर ओभरफिटिंग रोक्नको लागि रणनीति हो। यो विशेष गरी पुनरावृत्ति विधिहरू जस्तै ढाँचा वंशमा उपयोगी छ जहाँ मोडेल लगातार अपडेट हुन्छ।
मेसिन लर्निङमा नियमितीकरण आवश्यक छ किनभने यसले मोडेलहरूलाई तिनीहरूको जटिलता नियन्त्रण गरेर नदेखिने डेटामा राम्रो प्रदर्शन गर्न अनुमति दिन्छ। नियमितीकरण प्रविधिको छनोट र यसको प्यारामिटरहरूको ट्युनिङ ( L1 र L2 को लागि, ड्रपआउटको लागि ड्रपआउट दर) महत्त्वपूर्ण छन् र इष्टतम परिणामहरू प्राप्त गर्न अक्सर प्रयोग र क्रस-प्रमाणीकरणको आवश्यकता पर्दछ।
उदाहरणका लागि, धेरै सुविधाहरू भएको डेटासेटमा प्रशिक्षित रैखिक प्रतिगमन मोडेललाई विचार गर्नुहोस्। नियमितीकरण बिना, मोडेलले केही सुविधाहरूमा ठूला तौलहरू तोक्न सक्छ, प्रशिक्षण डेटालाई धेरै नजिकबाट फिट गर्ने तर ओभरफिटिंगका कारण परीक्षण डेटामा खराब प्रदर्शन गर्दै। L2 नियमितीकरण लागू गरेर, मोडेललाई थप समान रूपमा तौल वितरण गर्न प्रोत्साहित गरिन्छ, सम्भावित रूपमा नयाँ डेटामा राम्रो सामान्यीकरणको लागि नेतृत्व।
अर्को परिदृश्यमा, छवि डेटामा प्रशिक्षित एक तंत्रिका नेटवर्कले प्रशिक्षण छविहरूमा विशिष्ट ढाँचाहरू याद गरेर ओभरफिट हुन सक्छ। ड्रपआउट लागू गरेर, नेटवर्कलाई नदेखेको डेटामा यसको कार्यसम्पादन सुधार गर्दै विभिन्न छविहरूमा उपयोगी हुने थप सामान्य सुविधाहरू सिक्न बाध्य पारिएको छ।
रेगुलराइजेसन मेसिन लर्निङमा एउटा आधारभूत अवधारणा हो जसले मोडेलको हानि कार्यमा जटिलताको लागि दण्ड थपेर ओभरफिटिंग रोक्न मद्दत गर्छ। मोडेलको जटिलतालाई नियन्त्रण गरेर, L1, L2, इलास्टिक नेट, ड्रपआउट, र प्रारम्भिक रोक्ने जस्ता नियमितीकरण प्रविधिहरूले नयाँ डेटामा राम्रो सामान्यीकरण सक्षम पार्छ, तिनीहरूलाई मेसिन लर्निङ व्यवसायीको टुलकिटमा अपरिहार्य उपकरण बनाउँछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- मेसिन लर्निङको लागि प्रोग्रामिङको भाषा के हो यो जस्ट पाइथन हो
- विज्ञान संसारमा मेसिन लर्निङ कसरी लागू हुन्छ?
- कुन मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म प्रयोग गर्ने र यसलाई कसरी फेला पार्ने भनेर तपाईं कसरी निर्णय गर्नुहुन्छ?
- फेडेरेटेड लर्निङ, एज कम्प्युटिङ र अन-डिभाइस मेसिन लर्निङ बीच के भिन्नताहरू छन्?
- प्रशिक्षण अघि डाटा कसरी तयार र सफा गर्ने?
- मेसिन लर्निङ परियोजनामा विशेष प्रारम्भिक कार्यहरू र गतिविधिहरू के हुन्?
- विशेष मेसिन लर्निङ रणनीति र मोडेल अपनाउनका लागि के नियमहरू छन्?
- कुन प्यारामिटरहरूले यो रेखीय मोडेलबाट गहिरो शिक्षामा स्विच गर्ने समय हो भनेर संकेत गर्छ?
- TF वितरण उपलब्ध नभएका समस्याहरूबाट बच्न TensorFlow स्थापना गर्न Python को कुन संस्करण उत्तम हुन्छ?
- गहिरो न्यूरल नेटवर्क के हो?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्