L2正則化とは？
意味・定義
L2正則化は、機械学習モデルの過学習を防ぐための手法の一つです。モデルが訓練データに対して過剰に適応することを避けるために、モデルの重みを小さく保つことを目的としています。具体的には、モデルの損失関数に重みの二乗和を加算することで、重みが大きくなることを抑制します。この手法は、通常の線形回帰やロジスティック回帰など、さまざまなアルゴリズムに適用可能です。
目的・背景
L2正則化は、データが少ない場合やノイズが多い場合に特に有効です。モデルが訓練データに過剰に適合すると、新しいデータに対する予測精度が低下します。これを防ぐために、重みを制約することでモデルの複雑さを抑え、より汎用的な予測を実現します。この仕組みにより、L2正則化は多くの実務においてモデルの信頼性を高める手段として重宝されています。
使い方・具体例
- モデル構築時に、L2正則化項を損失関数に追加することで、過学習を防ぎます。
- 特徴量が多すぎるデータセットに対して、L2正則化を適用し、重要な特徴量を強調します。
- 訓練プロセスで重みを調整する際に、L2正則化を用いてモデルの安定性を確保します。
- 予測精度が低いモデルに対し、L2正則化を追加して改善を図ります。
- 計算資源に制約がある場合でも、L2正則化を利用して軽量なモデルを構築します。
関連用語
まとめ
- L2正則化は過学習を防ぐための手法です。
- モデルの重みを小さく保つことで、汎用性が向上します。
- 様々な機械学習アルゴリズムに適用可能で、実務でも広く使われています。
現場メモ
L2正則化を導入する際には、正則化の強さを調整するハイパーパラメータの選定が重要です。選定を誤ると、モデルの性能が低下する可能性があります。特に、訓練データに対して過剰に適合するリスクがあるため、適切な値を見極めるためにはクロスバリデーションを活用することが推奨されます。