Методы регуляризации L1 и L2 – это методы, которые используются для предотвращения переобучения в машинном обучении. Переобучение возникает, когда модель слишком хорошо подстраивается к данным обучения, что приводит к тому, что она некорректно работает на новых данных.
Методы регуляризации работают путем добавления штрафного члена к функции ошибки модели. Этот штрафной член заставляет модель выбирать веса, которые являются более общими и менее подверженными переобучению.
Метод регуляризации L1 добавляет штрафной член, который является суммой абсолютных значений весов модели. Это приводит к тому, что некоторые веса модели становятся равными нулю, что приводит к более простой модели.
Метод регуляризации L2 добавляет штрафной член, который является суммой квадратов весов модели. Это приводит к тому, что веса модели становятся меньше, что также приводит к более простой модели.
Основное различие между методами регуляризации L1 и L2 заключается в том, как они штрафуют веса модели. Метод регуляризации L1 штрафует веса с помощью абсолютных значений, а метод регуляризации L2 штрафует веса с помощью квадратов.
Это различие приводит к следующим последствиям:
- Метод регуляризации L1 приводит к более простой модели, чем метод регуляризации L2. Это связано с тем, что метод регуляризации L1 может привести к тому, что некоторые веса модели станут равными нулю, что полностью исключает эти веса из модели.
- Метод регуляризации L2 приводит к более гладкой модели, чем метод регуляризации L1. Это связано с тем, что метод регуляризации L2 штрафует веса с помощью квадратов, которые являются более гладкими, чем абсолютные значения.
Выбор метода регуляризации L1 или L2 зависит от конкретной задачи машинного обучения. Метод регуляризации L1 может быть предпочтительным, когда важно получить простую модель, которая может быть интерпретирована. Метод регуляризации L2 может быть предпочтительным, когда важно получить гладкую модель, которая работает хорошо на новых данных.
Вот несколько конкретных примеров того, когда могут быть полезны методы регуляризации L1 и L2:
- Методы регуляризации L1 могут быть полезны для задач, где важно интерпретировать модель. Например, метод регуляризации L1 может быть использован для выбора наиболее важных признаков в модели машинного обучения.
- Методы регуляризации L2 могут быть полезны для задач, где важно обеспечить хорошую производительность на новых данных. Например, метод регуляризации L2 может быть использован для улучшения точности модели машинного обучения для прогнозирования будущих значений.