L1- und L2-Regularisierung führen zu Modell-Sparsamkeit und Gewichtsverringerung, indem bestimmte Einschränkungen auf die trainierbaren Gewichte eines Maschinenlernmodells angewendet werden. L3-Regularisierung hat jedoch eine andere Wirkung. Regularisierung im Maschinenlernen dient zur Verhinderung von Überanpassung des Modells und zur verbesserten Generalisierung der Vorhersagen auf ungesehenen Daten. Weight Regularisierung ist eine Technik, die dazu beiträgt, die Leistung von neuronalen Netzwerken zu verbessern, indem die Gewichtsmatrizen der Knoten mit Strafen belegt werden.
Wenn es um die Implementierung von Regularisierung in tiefen neuronalen Netzwerken geht, wird normalerweise ein Regularisierungsverlust zum Verlust des Modells während des Trainings hinzugefügt. Typische Werte für k, die in der Praxis verwendet werden, sind 1 und 2, was den L1- bzw. L2-Regularisierungsschemata entspricht. Diese beiden Arten der Regularisierung sind die gebräuchlichsten für Maschinenlernmodelle, aber es gibt auch ungewöhnliche Typen wie L0.5 und L3-Regularisierung, die diskutiert werden.
Die L1-Regularisierung fügt den Durchschnitt der absoluten Werte der Gewichte als Regularisierungsverlust hinzu, während die L2-Regularisierung den Durchschnitt des Quadrats der absoluten Werte der Gewichte als Regularisierungsverlust hinzufügt. Die L1-Regularisierung treibt die Gewichte zu Null, was zu Sparsamkeit des Modells führt, während die L2-Regularisierung die Gewichte nahe null hält. L0.5- und L3-Regularisierung haben andere Effekte auf die Gewichte des Modells, wobei L3-Regularisierung dazu führt, dass Gewichte mit großen Magnituden näher an null gezogen werden, aber nicht genau auf null.
Es ist wichtig, die Auswirkungen der verschiedenen Regularisierungsmethoden auf die Gewichtsmatrizen zu verstehen, um gezielt die passende Regularisierungstechnik für das jeweilige Modell wählen zu können. Die Visualisierung und intuitive Analyse der Regularisierungsbegriffe L0.5, L3 und L10 sowie die Auseinandersetzung mit Regularisierungsbegriffen zwischen L1 und L2 ist hilfreich, um die Implikationen auf die Gewichte eines Modells zu verstehen. Dieses Verständnis ist entscheidend für die Feinabstimmung von Modellen während des Trainings.