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L1- und L2-Regularisierung

Zuletzt aktualisiert am Mittwoch, 24. April 2024.

 

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L1- und L2-Regularisierung sind Techniken des maschinellen Lernens, die zur Verhinderung von Overfitting eingesetzt werden. Bei der L1-Regularisierung wird ein Strafterm zur Gesamtkostenfunktion hinzugefügt, der auf der Summe der absoluten Werte der Gewichtungsparameter basiert. Dies führt dazu, dass einige Gewichtungen genau null werden können, was zu einer Art von Feature-Auswahl führt. Die L2-Regularisierung hingegen fügt einen Strafterm hinzu, der auf der Quadratsumme der Gewichtungen basiert. Dadurch werden die Gewichtungen insgesamt reduziert, aber nicht auf null reduziert. Beide Regularisierungstechniken dienen dazu, die Modelle einfacher zu gestalten und die Generalisierungsfähigkeit zu verbessern, indem sie die Modelloptimierung auf Kostenfunktionen mit zusätzlichen Straftermen beeinflussen.

L1- und L2-Regularisierung: Eine Einführung in wichtige Konzepte der maschinellen Lernmethoden

Im Bereich des maschinellen Lernens spielen Regularisierungstechniken eine entscheidende Rolle, um Overfitting zu vermeiden und die Leistung von Modellen zu verbessern. Zwei der häufigsten Regularisierungsmethoden sind die L1- und L2-Regularisierung.

L1-Regularisierung

Bei der L1-Regularisierung, auch bekannt als Lasso-Regression, wird ein Regularisierungsterm zur Kostenfunktion hinzugefügt, der auf der L1-Norm der Gewichtungen basiert. Dies führt dazu, dass einige Gewichtungen auf Null gesetzt werden, wodurch das Modell automatisch Feature Selection betreibt. Die L1-Regularisierung erzeugt also spärliche Modelle, indem sie unwichtige Features eliminiert und nur die relevanten behält.

L2-Regularisierung

Im Gegensatz dazu verwendet die L2-Regularisierung, auch als Ridge-Regression bekannt, einen Regularisierungsterm, der auf der L2-Norm der Gewichtungen basiert. Diese Methode bestraft große Gewichtungen, sorgt jedoch nicht dafür, dass Gewichtungen auf Null gesetzt werden. Dadurch werden alle Features beibehalten, aber die Gewichtungen werden insgesamt kleiner, was dazu beiträgt, Overfitting zu reduzieren und die Robustheit des Modells zu verbessern.

Zusammenfassung

L1-Regularisierung eignet sich gut für die Feature Selection, da sie dazu neigt, spärliche Modelle zu erzeugen. Auf der anderen Seite ist die L2-Regularisierung hilfreich, um die Stabilität und die allgemeine Leistung des Modells zu verbessern. Oft werden beide Regularisierungstechniken kombiniert, um von den Vorteilen beider Ansätze zu profitieren, was als Elastic Net-Regularisierung bekannt ist.

Durch das Verständnis und die korrekte Anwendung von L1- und L2-Regularisierung können Datenwissenschaftler und Machine-Learning-Ingenieure leistungsstarke Modelle entwickeln, die gut verallgemeinern und zuverlässige Vorhersagen treffen.

 

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