Какие методы регуляризации существуют для нелинейных моделей?

Для нелинейных моделей применяются различные методы регуляризации, которые помогают избежать переобучения и улучшить обобщающую способность модели. Основные из них:

• L1-регуляризация (Lasso): добавляет к функции потерь сумму абсолютных значений коэффициентов. Это способствует разреженности модели, то есть обнулению некоторых параметров.

• L2-регуляризация (Ridge): добавляет сумму квадратов коэффициентов, что сдерживает рост весов и делает модель более устойчивой.

• Elastic Net: комбинирует L1 и L2, балансируя между разреженностью и стабильностью.

• Dropout (в нейронных сетях): случайное отключение части нейронов во время обучения, что предотвращает зависимость от отдельных признаков.

• Early Stopping: прекращение обучения при ухудшении качества на валидационном наборе, чтобы избежать переобучения.

• Data Augmentation: расширение обучающего набора за счет трансформаций данных, что косвенно действует как регуляризация.

• Регуляризация через нормализацию весов: например, weight decay в глубоких сетях.

Пример L2-регуляризации в функции потерь:

[ L = Loss(y, \hat{y}) + \lambda \sum_i w_i^2 ]

где (\lambda) — коэффициент регуляризации, (w_i) — параметры модели.