Введение
Переобучение — распространенная проблема при обучении нейросетей. Оно происходит, когда модель настраивается под конкретные примеры в обучающей выборке, но не может обобщать знания на новых данных. Чтобы избежать этого, применяют различные методы регуляризации.
Основные методы регуляризации
L1 и L2 регуляризация
Это добавление штрафных членов к функции потерь, которые наказывают модель за чрезмерно большие веса:
- L1 регуляризация добавляет сумму абсолютных значений весов
- L2 регуляризация добавляет сумму квадратов весов
Это приводит к уменьшению весов и более обобщенной модели. L1 чаще используется, т.к. делает многие веса равными нулю.
Дропаут
При обучении случайно отключает часть нейронов, что не дает им сильно коррелировать:
Эффективно борется с переобучением.
Ранняя остановка
Остановка обучения до того, как начнется сильное переобучение. Может определяться по кривой ошибки на валидационной выборке.
Другие методы
Разреживание
Ограничение количества связей между слоями сети:
Пакетная нормализация
Нормализация активаций каждого пакета данных независимо, а не всего слоя.
Пространственный трансформер
Добавление случайных искажений к входным данным при каждой итерации.
Выводы
Регуляризация критически важна для обучения хорошо обобщающихся нейросетей. Существует множество методов, выбор зависит от задачи и архитектуры сети.
Вопросы и ответы
Вопрос: Какой метод регуляризации лучше всего использовать для сверточных сетей?
Ответ: Для сверточных сетей хорошо работает дропаут, который случайно отключает часть нейронов в сверточных слоях. Это эффективно предотвращает переобучение.
Вопрос: Можно ли комбинировать несколько методов регуляризации?
Ответ: Да, часто используют комбинацию нескольких методов, например дропаут + L2 регуляризация. Это позволяет дополнительно улучшить обобщающую способность модели.
Вопрос: Как понять, что модель начала переобучаться?
Ответ: Признаком переобучения является расхождение между ошибкой на обучающей и валидационной выборках. Если ошибка на обучении уменьшается, а на валидации растет — началось переобучение.