الملخص نظهر أن الانحدار اللوجستي و softmax محدب .
ما هو الانحدار اللوجستي L2 التنظيم؟
التنظيم هو تقنية تستخدم لمنع مشكلة التورط. يسمى نموذج الانحدار الذي يستخدم تنظيم L1 الانحدار والنموذج الذي يستخدم L2 المعروف باسم Ridge Rendression . … الانحدار التلال (L2 Norm). تُعرف وظيفة فقدان Norm L2 أيضًا باسم خطأ المربعات الصغرى (LSE).
هل يمكنك تنظيم نموذج الانحدار اللوجستي لماذا أو لماذا لا؟
يمكن استخدام
التنظيم لتجنب التغطية المفرطة . بمعنى آخر: يمكن استخدام التنظيم لتدريب النماذج التي تعمم بشكل أفضل على البيانات غير المرئية ، من خلال منع الخوارزمية من التغلب على مجموعة بيانات التدريب. …
كيف تتوقف عن التغلب على الانحدار اللوجستي؟
لتجنب الإضافات عن نموذج الانحدار ، يجب عليك رسم عينة عشوائية كبيرة بما يكفي للتعامل مع جميع المصطلحات التي تتوقع تضمينها في النموذج الخاص بك . تتطلب هذه العملية أن تحقق دراسات مماثلة قبل جمع البيانات.
ما هو النموذج المتفاقم؟
التورط هو مفهوم في علم البيانات ، والذي يحدث عندما يناسب النموذج الإحصائي تمامًا مع بيانات التدريب . … عندما يحفظ النموذج الضوضاء ويتناسب بشكل وثيق مع مجموعة التدريب ، يصبح النموذج “مجهزًا” ، وهو غير قادر على التعميم جيدًا على البيانات الجديدة.
لماذا يمنع تنظيم L2 الزائد؟
هذه هي مجموعة المعلمات. باختصار ، فإن التنظيم في التعلم الآلي هو عملية تنظيم المعلمات التي تقيد أو تنظيم أو تقلص تقديرات المعامل نحو الصفر. بمعنى آخر ، هذه التقنية لا تشجع على تعلم نموذج أكثر تعقيدًا أو مرونة ، وتجنب خطر التجاوز.
ما هي عقوبة L2؟
شروط العقوبة
يعمل التنظيم عن طريق تحيز البيانات نحو قيم معينة (مثل القيم الصغيرة بالقرب من الصفر). … يضيف تنظيم L2 ركلة جزاء L2 مساوية لمربع حجم المعاملات . لن تسفر L2 عن نماذج متناثرة وجميع المعاملات تقلص بنفس العامل (لا يتم القضاء على أي منها).
ما هو تنظيم L1 مقابل L2؟
الفرق البديهي الرئيسي بين تنظيم L1 و L2 هو أن L1 يحاول تقدير متوسط البيانات بينما يحاول تنظيم L2 تقدير متوسط البيانات لتجنب الزائد . … ستكون هذه القيمة أيضًا وسيطة توزيع البيانات رياضيا.
هل يزيد التنظيم دقة؟
التنظيم هو أحد المتطلبات المسبقة المهم لتحسين الموثوقية والسرعة و الدقة للتقارب ، لكنها ليست حلاً لكل مشكلة.
لماذا خسارة اللوجستية محدبة؟
الآن ، نظرًا لأن مزيجًا خطيًا من وظيفتين محددين أو أكثر هو محدب ، فإننا نستنتج أن الوظيفة الموضوعية للانحدار اللوجستي هي محدب . باتباع نفس سطر النهج/الوسيطة ، يمكن إثبات بسهولة أن الوظيفة الموضوعية للانحدار اللوجستي هي محدب حتى إذا تم استخدام التنظيم.
هل وظيفة التكلفة للانحدار اللوجستي محدب؟
الطريقة الأكثر استخدامًا للانحدار اللوجستي هي النسب التدرج. يتطلب النسب التدرج محدب وظائف التكلفة. متوسط الخطأ التربيعي ، الذي يستخدم عادة لنماذج الانحدار الخطي ، ليس محدبًا للانحدار اللوجستي.
ما هو التغطية المناسبة والتنظيم؟
التنظيم هو الحل على التغطية. إنها تقنية تعمل على تحسين دقة النموذج وكذلك تمنع فقدان البيانات المهمة بسبب الوضع الوضع. عندما يفشل النموذج في فهم اتجاه البيانات الأساسي ، فإنه يعتبر أقل ملاءمة. لا يناسب النموذج نقاطًا كافية لإنتاج تنبؤات دقيقة.
ما هي تقنية التنظيم؟
التنظيم هو تقنية التي تجعل تعديلات طفيفة لخوارزمية التعلم بحيث يعتمد النموذج بشكل أفضل . وهذا بدوره يحسن أداء النموذج على البيانات غير المرئية أيضًا.
ما هو تنظيم النموذج؟
من الناحية البسيطة ، فإن التنظيم هو ضبط أو اختيار المستوى المفضل لتعقيد النموذج بحيث تكون النماذج أفضل في التنبؤ (التعميم). إذا لم تقم بذلك ، فقد تكون النماذج الخاصة بك معقدة للغاية ومفرطة للغاية أو بسيطة للغاية ومقابلة ، في كلتا الحالتين إعطاء تنبؤات سيئة.
لماذا نحتاج إلى تنظيم L2؟
الغرض كله من تنظيم L2 هو لتقليل فرصة النموذج المتجاوز . هناك تقنيات أخرى لها نفس الغرض. وتشمل هذه التقنيات المضادة للوائلات المتسربات ، والارتداد ، والاختبار ، والاختبار ، والقيود المبكرة ، والقيود القصوى.
لماذا L2 أفضل من L1؟
من وجهة نظر عملية ، يميل L1 إلى تقليص المعاملات إلى الصفر في حين أن L2 يميل إلى تقليص المعاملات بالتساوي. لذلك يعد L1 مفيدًا لاختيار الميزات ، حيث يمكننا إسقاط أي متغيرات مرتبطة بالمعاملات التي تصل إلى الصفر. L2 ، من ناحية أخرى ، مفيدة عندما يكون لديك ميزات متداخلة/معتمدة.
لماذا تستخدم مربع قاعدة L2؟
قاعدة L2 المربعة تكون مريحة لأنها تزيل الجذر التربيعي وينتهي بنا المطاف بمجموع بسيط من كل قيمة مربعة للمتجه.
ما هو تأثير تنظيم L2؟
L2 تنظيم: يضيف عقوبة L2 التي تساوي مربع حجم المعاملات . على سبيل المثال ، ينحدر ريدج و SVM هذه الطريقة. شبكة مرنة: عندما يجمع تنظيم L1 و L2 معًا ، يصبح طريقة صافية مرنة ، فإنه يضيف مقياسًا فرطًا.
كيف تقاتل التورط؟
كيفية منع الزائد
- التحقق من الصحة. التحقق المتبادل هو مقياس وقائي قوي ضد التورط. …
- تدريب مع المزيد من البيانات. لن يعمل في كل مرة ، ولكن التدريب مع المزيد من البيانات يمكن أن يساعد الخوارزميات في اكتشاف الإشارة بشكل أفضل. …
- إزالة الميزات. …
- التوقف المبكر. …
- التنظيم. …
- الفرقة.
كيف تعرف إذا كنت تتفوق على؟
يمكن التعرف على
التورط من خلال التحقق من مقاييس التحقق من الصحة مثل الدقة والخسارة . عادةً ما تزداد مقاييس التحقق من الصحة إلى النقطة التي يركضون فيها أو تبدأ في الانخفاض عندما يتأثر النموذج بالتغطية.
ماذا تفعل إذا كان النموذج مناسبة؟
التعامل مع الزائد
- قلل من سعة الشبكة عن طريق إزالة الطبقات أو تقليل عدد العناصر في الطبقات المخفية.
- تطبيق التنظيم ، والذي يعود إلى إضافة تكلفة إلى وظيفة الخسارة للأوزان الكبيرة.
- استخدم طبقات التسرب ، والتي ستزيل ميزات معينة بشكل عشوائي عن طريق ضبطها على الصفر.
ما الذي يسبب النموذج في الإضافات؟
يحدث
الزائد عندما يتعلم النموذج التفاصيل والضوضاء في بيانات التدريب إلى الحد الذي يؤثر فيه سلبًا على أداء النموذج على البيانات الجديدة . هذا يعني أن الضوضاء أو التقلبات العشوائية في بيانات التدريب يتم التقاطها وتعلمها كمفاهيم من قبل النموذج.
لماذا يكون التغطية الدولية سيئة؟
(1) الإفراط في التقييم أمر سيء في التعلم الآلي لأنه من المستحيل جمع عينة غير متحيزة حقًا من السكان من أي بيانات . ينتج عن النموذج المجهز معلمات متحيزة للعينة بدلاً من تقدير المعلمات بشكل صحيح لجميع السكان.