Miks mudeli kaalud võivad muutuda suurteks ja miks neid regulatsiooniga vähendada tuleb?

Mudelil kaalud võivad muutuda suurteks üleliigse keerukuse või ebapiisava regulatsiooni tõttu, mis viib üleõppimiseni: mudel kohandub liiga täpselt treeningandmetega ja kaotab üldistamisvõime. Suured kaalud võivad tähendada, et mudel reageerib liiga tugevalt teatud tunnustele, mis vähendab selle stabiilsust.

Regulatsioon aitab vähendada kaalude suurust, lisades kaotusefunktsioonile karistuse nende suuruse eest (näiteks L1 või L2 regulatsioon). See soodustab lihtsamat ja paremini üldistuvat mudelit, parandades selle võimet töötada uute andmetega.

L2 regulatsiooni näide kaotusefunktsioonis:

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

kus lambda_ on regulatsiooni koefitsient, mis kontrollib karistuse rangust.