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一文彻底搞懂深度学习 - 正则化(Regularization)

架构师带你玩转AI • 3 月前 • 102 次点击  

在深度学习中,正则化通过约束模型的复杂度来防止过拟合,提高模型的泛化能力、鲁棒性和解释性。在深度学习的实践中,可以根据 具体问题和数据集的特点选择合适的正则化技术和参数设置

常用的正则化方法,包括L1正则化(Lasso Regularization) L2正则化(Ridge RegularizationDropout等。其中,L1正则化实现特征选择和模型稀疏化,L2正则化 使权重值尽可能小,而Dropout则通过随机丢弃神经元来减少神经元之间的共适应性

Regularization

一、正则化

正则化(Regularization)是什么?正则化是一种减少模型过拟合风险的技术。

当模型在训练数据上表现得太好时,它可能会学习到训练数据中的噪声或随机波动,而不是 数据中的基本模式这会导致模型在未见过的数据上表现不佳,即过拟合。

正则化的目的是通过引入额外的约束或惩罚项来限制模型的复杂度,从而提高模型在未知数据上的泛化能力。

如何实现正则化?正则化是通过在损失函数中添加一个正则项来实现的,这个正则项是基于模型参数而构建的。

L1正则化在损失函数L中添加L1正则项,得到新的损失函数L_new = L + λ∑|w_i|,其中λ是正则化系数,w_i是模型参数。

L2正则化则在损失函数L中添加L2正则项,得到新的损失函数L_new = L + λ∑w_i^2,其中λ是正则化系数,w_i是模型参数。

在训练过程中,L1正则化、L2正则化都是通过优化算法最小化损失函数L_new,从而实现对模型参数的约束。

二、常用的正则化

常用的正则化有哪些?常用的正则化方法主要包括L1正则化(产生稀疏权重)、L2正则化(减少权重大小)、Dropout(随机丢弃神经元)、数据增强(扩充数据集)以及提前停止(监控验证误差)等,它们各自通过不同机制减少模型过拟合风险。

1. L1正则化(Lasso):

  • 方法:在损失函数中添加模型参数绝对值之和作为惩罚项

  • 特点:倾向于产生稀疏权重矩阵,即部分特征权重为零,有助于特征选择

2. L2正则化(Ridge):

  • 方法:在损失函数中添加模型参数平方和作为惩罚项

  • 特点:倾向于使权重值均匀分布且较小,有助于防止模型过于复杂,减少过拟合。

3. Dropout:

  • 方法:在神经网络训练过程中随机丢弃一部分神经元

  • 特点:减少了神经元之间的复杂共适应性,提高了模型的泛化能力。

4. 数据增强(Data Augmentation):

  • 方法:虽然不是直接对模型进行正则化,但通过对输入数据进行变换(如旋转、缩放、平移等)来扩充数据集

  • 特点:提高了模型的泛化能力,减少了过拟合的风险。

5. 提前停止(Early Stopping):

  • 方法:在训练过程中监测验证集上的误差变化

  • 特点:当验证集误差在一段时间内没有进一步改善时,停止训练并返回使验证集误差最低的模型。

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【架构师带你玩转AI】:公众号@架构师带你玩转AI 作者,资深架构师。2022年底,ChatGPT横空出世,人工智能时代来临。身为公司技术总监、研发团队Leader,深感未来20年属于智能时代。

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