Минимизация структурных рисков
-
Структурная минимизация рисков в машинном обучении
- SRM — это метод индуктивного обучения, который уравновешивает сложность модели и ее способность к обобщению.
- Принцип SRM был впервые описан в 1974 году и использует измерение VC для минимизации ошибки поезда и регуляризации.
- Регуляризация ограничивает емкость подмножеств параметров, контролируя компромисс между точностью обучения и тестирования.
-
Математическая формулировка SRM
- Ошибка поезда (Etrain) и регуляризация (H(W)) являются ключевыми компонентами минимизации структурных рисков.
- Регуляризация способствует разреженности весов и наказывает за большие веса, а гиперпараметр λ контролирует важность регуляризации.
- При увеличении λ веса стремятся к нулю, а при уменьшении λ модель может страдать от переобучения.
-
Дополнительные темы и ресурсы
- В статье также упоминаются другие связанные темы, такие как теория Вапника-Червоненкиса, выбор модели, изучение Оккама и эмпирическая минимизация риска.
- В конце статьи есть призыв к расширению статьи и ссылки на внешние ресурсы.