Miért lehetnek a modell súlyai nagyok, és miért kell őket regularizációval csökkenteni?

A modell súlyai nagyobbak lehetnek a modell túlzott összetettsége vagy nem megfelelő regularizálás miatt, ami túlillesztéshez vezet: a modell túl pontosan alkalmazkodik a tanulási adatokhoz, elveszíti általánosítási képességét. A nagy súlyok azt jelenthetik, hogy a modell túl erősen reagál bizonyos jellemzőkre, ami csökkenti stabilitását.

A regularizáció segít csökkenteni a súlyok méretét, a veszteségfüggvényhez hozzáadva büntetést a méretükért (például L1 vagy L2 regularizáció). Ez egy egyszerűbb és általánosabb modellt támogat, javítva képességét az új adatok kezelésére.

L2 regularizáció példája a veszteségfüggvényben:

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

ahol a lambda_ a regularizációs tényező, amely a büntetés mértékét szabályozza.