Kāpēc modeļa svari var kļūt lieli un kāpēc tos ir nepieciešams samazināt ar regulārizāciju?

Modeļa svari var kļūt lieli pārāk lielas modeļa pārāk lielas sarežģītības vai nepietiekamas regulāras regulēšanas dēļ, kas noved pie pārmācīšanās — modelis pārāk precīzi pielāgojas apmācības datiem un zaudē spēju vispārināt. Lieli svari var norādīt, ka modelis pārāk stipri reaģē uz atsevišķām iezīmēm, kas samazina tā stabilitāti.

Regulēšana palīdz samazināt svaru lielumu, pievienojot zaudējuma funkcijai sodu par to lielumu (piemēram, L1 vai L2 regulēšana). Tas veicina vienkāršāku un labāk vispārināmu modeli, uzlabojot tā spēju strādāt ar jauniem datiem.

L2 regulēšanas piemērs zaudējuma funkcijā:

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

kur lambda_ ir regulēšanas koeficients, kas kontrolē soda pakāpi.