Aké metódy regularizácie existujú pre nelineárne modely?

Pre nelineárne modely sa používajú rôzne metódy regularizácie, ktoré pomáhajú predchádzať preučeniu a zlepšiť schopnosť modelu generalizovať. Medzi hlavné patria:

• L1 regularizácia (Lasso): pridáva k funkcii straty súčet absolútnych hodnôt koeficientov. To podporuje redkosť modelu, teda nulovanie niektorých parametrov.

• L2 regularizácia (Ridge): pridáva súčet štvorcov koeficientov, čo obmedzuje rast váh a robí model stabilnejším.

• Elastic Net: kombinuje L1 a L2, vyvažujúc medzi redkosťou a stabilitou.

• Dropout (v neurónových sieťach): náhodné vypínanie niektorých neurónov počas tréningu, čo zabraňuje závislosti od jednotlivých znakov.

• Early Stopping: ukončenie tréningu, keď sa kvalita na validačnej sade zhorší, aby sa predišlo preučeniu.

• Data Augmentation: rozšírenie tréningovej sady pomocou transformácií dát, ktoré nepriamo pôsobia ako regularizácia.

• Regularizácia pomocou normalizácie váh: napríklad weight decay v hlbokých sieťach.

Príklad L2 regularizácie v funkcii straty:

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

kde (\lambda) je koeficient regularizácie, (w_i) sú parametre modelu.