Warum können die Gewichte des Modells groß werden und warum ist es notwendig, sie durch Regularisierung zu verringern?

Die Gewichte des Modells können aufgrund übermäßiger Komplexität des Modells oder unzureichender Regularisierung groß werden, was zu Overfitting führt – das Modell passt sich zu genau an die Trainingsdaten an und verliert die Fähigkeit zur Generalisierung. Große Gewichte können bedeuten, dass das Modell zu stark auf einzelne Merkmale reagiert, was seine Stabilität verringert.

Regularisierung hilft, die Größe der Gewichte zu verringern, indem sie der Verlustfunktion eine Strafe für deren Größe hinzufügt (z.B. L1- oder L2-Regularisierung). Dies fördert ein einfacheres und besser generalisierendes Modell, das besser mit neuen Daten arbeitet.

Beispiel für L2-Regularisierung in der Verlustfunktion:

loss = original_loss + lambda_ * sum(w**2 for w in weights)

wobei lambda_ der Regularisierungskoeffizient ist, der den Strafgrad steuert.