レギュラリゼーションテクニック：ニューラルネットワーク101

『レギュラリゼーションテクニックの基本：ニューラルネットワーク入門』

ニューラルネットワークの訓練中に過学習を回避する方法

目次

1. 背景
2. 過学習とは何ですか？
3. Lasso（L1）およびRidge（L2）正則化
4. 早期停止
5. ドロップアウト
6. その他の方法
7. まとめ

背景

これまでに、ニューラルネットワーク101シリーズでニューラルネットワークの性能を向上させる2つの方法について説明しました: ハイパーパラメータのチューニングとより高速な勾配降下最適化手法です。以下の記事を参照してください:

ハイパーパラメータチューニング: ニューラルネットワーク101

ハイパーパラメータのチューニングを通じてニューラルネットワークの「学習」と「訓練」をどのように改善できるか

towardsdatascience.com

• 「Langchainを利用した半構造化データのためのRAGパイプラインの構築」
• dbtコア、Snowflake、およびGitHub Actions データエンジニアのための個人のプロジェクト
• 大規模言語モデルにおけるより高い自己一貫性の達成

最適化アルゴリズム: ニューラルネットワーク101

「バニラ」の勾配降下アルゴリズムを超えたトレーニングの改善方法

towardsdatascience.com

性能を向上させるための他の技術もあり、それが正則化です。これにより、モデルは訓練データセットに過剰に適合しすぎず、より正確で一貫した予測を行うことができます。

この記事では、ニューラルネットワークを正則化する幅広い方法と、PyTorchでの実施方法について説明します！

過学習とは何ですか？

機械学習や統計学における過学習の意味を簡単に復習しましょう。

Wikipediaでは、過学習を次のように説明しています:

「あるデータセットにあまりにも密接に一致または完全に一致する解析の生成であり、そのため、追加データに適合せず、将来の観測を信頼性を持って予測することができないかもしれない」

一般的な言葉で言えば、モデルは訓練データを学習しているが、一般化できていないということです。そのため、予測が悪くなります…

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