Weight decay er en teknik anvendt i maskinlæring for at forhindre overfitting ved at tilføje en straf til modelens vægte. Dette hjælper med at forbedre generaliseringsevnen af modellen ved at holde vægtene små og dermed reducere kompleksiteten.
Hvad er Weight decay i maskinlæring?
Weight decay, også kendt som L2 regularisering, er en metode til at tilføje en straf til størrelsen af modelens vægte under træning. Dette gøres ved at lægge summen af kvadraterne af vægtene til tabfunktionen, hvilket motiverer modellen til at holde vægtene små.
Hvordan virker Weight decay?
Under træningen af en maskinlæringsmodel minimeres en tabfunktion, som måler forskellen mellem modelens forudsigelser og de faktiske data. Ved at inkludere weight decay tilføjes en ekstra komponent til tabfunktionen, der er proportional med summen af kvadraterne af vægtene. Dette resulterer i opdateringer af vægtene, der ikke kun tager højde for fejlreduktion, men også for at holde vægtene små.
Fordele ved Weight decay
Implementeringen af weight decay har flere fordele:
- Reducerer overfitting: Ved at begrænse vægtenes størrelse hjælper weight decay med at forhindre, at modellen lærer støj i træningsdataene.
- Forbedrer generalisering: Modeller med mindre vægte tenderer til at præstere bedre på nye, usete data.
- Stabiliserer træningen: Mindre vægte kan føre til mere stabile og konvergente træningsprocesser.
Anvendelse af Weight decay
Weight decay anvendes bredt i forskellige maskinlæringsalgoritmer, herunder neurale netværk og lineære regressioner. Det er en simpel, men effektiv regulariseringsteknik, der kan implementeres ved at justere hyperparameteren, der bestemmer strafens styrke. En passende balance skal findes for at opnå optimal performance uden at underkende modellens evne til at lære komplekse mønstre.
Valg af Weight decay parametre
Valget af weight decay hyperparameter er kritisk for modellens performance. En for høj straf kan føre til underfitting, hvor modellen ikke er kompleks nok til at fange de underliggende mønstre i dataene. En for lav straf kan ikke tilstrækkeligt forhindre overfitting. Derfor er det vigtigt at eksperimentere med forskellige værdier og anvende teknikker som krydsvalidering for at finde den optimale balance.