Regularisierung
Regularisierung ist eine Technik, die während des Trainings von KI-Modellen angewendet wird, um Überanpassung (Overfitting) zu verhindern, indem die Komplexität des Modells reduziert und die Generalisierungsfähigkeit verbessert wird.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu gut lernt, einschließlich des Rauschens und der spezifischen Muster, die nicht auf neue Daten übertragbar sind. Regularisierungstechniken fügen dem Loss-Funktionsterm einen zusätzlichen Term hinzu, der große Gewichte bestraft oder bestimmte Verbindungen im neuronalen Netz abschaltet, wodurch das Modell gezwungen wird, einfachere und robustere Muster zu lernen.
Synonyme / Tags
- Regularization
- Komplexitätsreduktion
- Überanpassungsschutz
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