L1- und L2-Regularisierung führen zu Modellverdünnung und Gewichtsschrumpfung aufgrund der zusätzlichen Einschränkungen, die auf die Lerngewichte angewendet werden. Die L3-Regularisierung, die nicht so häufig verwendet wird, wird ebenfalls diskutiert, um die Fragen zur Modellregulierung zu klären. Regularisierung in Machine Learning dient in erster Linie dazu, Überanpassung zu verhindern und Modellen zu ermöglichen, ihre Vorhersagen auf unbekannte Daten zu generalisieren.
Eine Art der Regularisierung ist die Gewichtsregularisierung, die die Lerngewichte des Modells steuert, damit es auf unerkannte Eingaben generalisiert werden kann. Dies erfolgt durch Hinzufügen einer Regulierungsverlustfunktion zum gesamten Verlust während des Trainings, wodurch die Gewichte des Modells kontrolliert werden. Typische Praxiswerte für k sind 1 und 2, die als L1- bzw. L2-Regularisierungsschemata bezeichnet werden. Eine intensive Diskussion über L0.5- und L3-Regularisierung wird ebenfalls durchgeführt, um ihre Auswirkungen auf die Gewichte zu verstehen.
Die L1-Regularisierung bewirkt, dass einige Gewichte Null werden, da die Gewichte während des Trainings konvergieren. Sie kann jedoch zu Problemen führen, wenn das Modell zu stark vereinzelt wird. Im Gegensatz dazu hat die L2-Regularisierung nicht diese Nebenwirkung, da sie die Gewichte zwar gegen Null zieht, aber nicht auf exakt Null. Die Ableitungen und graphischen Darstellungen der L1- und L2-Regularisierung zeigen, wie sie die Modellgewichte beeinflussen.
Die L3-Regularisierung, obwohl seltener verwendet, hat den Effekt, dass die Gewichte mit großen Magnituden gegen Null gedrängt werden, aber nicht genau Null. Dies geschieht, indem die Gewichte bei großen Werten zur 0 hin gezogen werden. Darüber hinaus werden L0.5- und L10-Regularisierungen diskutiert, um die Verhaltensweisen bei extremen Normen zu verstehen. Die visuellen und intuitiven Erklärungen der verschiedenen Regularisierungsterme zeigen, dass die Wahl zwischen L1 und L2 je nach gewünschter Verhaltensweise erfolgen sollte.
Die Verwendung von L1 und L2-Regularisierung basiert darauf, was mit den Modellgewichten erreicht werden soll. Wir hoffen, dass dieser Artikel dazu beigetragen hat, Ihr Verständnis von Regularisierungsstrategien während des Modelltrainings zu verbessern. Es wird empfohlen, mit den Funktionen zu experimentieren und verschiedene Regularisierungen zu testen, um ein tieferes Verständnis für deren Auswirkungen zu erlangen.