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正則化をなるべく丁寧に理解する - 理屈編 - - 雑記 in hibernation
機械学習における正則化の原理と挙動を理解するため、手法の概要をまとめると共に、実際に正則化を用い... 機械学習における正則化の原理と挙動を理解するため、手法の概要をまとめると共に、実際に正則化を用いた最適化をシミュレートして挙動を確認します。 今回の記事では -理屈編- と題して、正則化の着想から具体的な手法(L1,L2正規化)の解説までをまとめます。最適化のシミュレートは -実践編- と称した次回の記事で行います。 なお、この記事は個人的な備忘録として作成しています。 1. はじめに 1.1. 過学習と正則化 機械学習や統計学においてサンプルデータからモデルの学習を行う際、過学習(モデルの形状がサンプルデータへの適合に特化しすぎてしまい、真に推定したい分布からかけ離れてしまう現象)がしばしば問題になります。正則化は過学習を抑えるメジャーな手法の一つです。正則化の考え方はシンプルです。学習時に損失関数に正則化項を加え、これを目的関数として最適化を行います。これにより正則化項がパラメータの大
2021/02/10 リンク