Регуляризация L2 — это метод, используемый для уменьшения переобучения в моделях машинного обучения. Это достигается путем добавления штрафного члена к целевой функции, которую модель пытается оптимизировать. Штрафной член представляет собой сумму квадратов весов модели. Чем больше веса, тем больше штрафной срок, что побуждает модель изучать меньшие веса. Это помогает предотвратить изучение моделью шаблонов, специфичных для обучающих данных и не поддающихся обобщению на невидимые данные. Регуляризация L2 часто используется в сочетании с другими методами, такими как ранняя остановка и отсев, для дальнейшего уменьшения переобучения.
Регуляризация L1 — это еще один метод, используемый для уменьшения переобучения в моделях машинного обучения. Он работает, добавляя штрафной член к целевой функции, которую модель пытается оптимизировать. Штрафной член представляет собой сумму абсолютных значений весов модели. Как и регуляризация L2, регуляризация L1 побуждает модель изучать меньшие веса, что помогает предотвратить изучение моделью паттернов, характерных для обучающих данных и не поддающихся обобщению на невидимые данные.
Одно различие между регуляризацией L1 и L2 заключается в том, что регуляризация L1 приводит к разреженным весам модели, а это означает, что многие веса будут точно равны нулю. Это может быть полезно в ситуациях, когда мы хотим выбрать небольшое количество функций для использования в модели, поскольку регуляризация L1 приведет к тому, что многие веса, соответствующие наименее важным функциям, будут установлены равными нулю. Регуляризация L2, с другой стороны, не приводит к разреженным весам моделей.
Как L1, так и L2 регуляризация являются полезными методами для уменьшения переобучения и улучшения способности моделей машинного обучения к обобщению. Выбор между регуляризацией L1 и L2 зависит от конкретной задачи и потребностей моделиста.
