正则化（机器学习）

                     

贡献者： xzllxls; addis

　　 正则化（Regularization）是机器学习中用于减少泛化误差（测试误差），从而缓解过度拟合的设计策略。当使用正则化策略减少泛化误差时，可能会增大训练误差。

　　 在深度学习中，很多正则化策略都是对估计进行正则化。估计的正则化会以偏差的增加换取方差的减少[1]。

　　 参数范数惩罚是最常用的正则化策略之一。传统机器学习方法就有很多使用，而在当今的深度学习中也应用广泛。参数范数惩罚的主要思想是给目标函数 $J$ 添加一个参数范数惩罚项 $\Omega( \boldsymbol{\mathbf{\theta}} )$，限制模型的学习能力，从而减少过度拟合的发生。设 $J'$ 为正则化后的目标函数，则有：

其中，$ \boldsymbol{\mathbf{\theta}} $ 表示的是模型参数，$ \boldsymbol{\mathbf{X}} $ 表示的是训练数据的特征，$y$ 表示的是标签，$\alpha\in[0,+\infty)$ 是权衡范数惩罚项 $\Omega$ 和标准目标函数 $J( \boldsymbol{\mathbf{X}} ; \boldsymbol{\mathbf{\theta}} )$ 相对贡献的超参数。将 $\alpha$ 设为 $0$ 表示没有正则化。

1. $L^2$ 参数正则化

　　 $L^2$ 参数正则化指的是用参数的 $2$ 范数作为惩罚项，即把公式 $(1)$ 中的 $\Omega( \boldsymbol{\mathbf{\theta}} )$ 写成参数的 $2$ 范数形式。数学表示是：$\Omega( \boldsymbol{\mathbf{\theta}} )=\frac{1}{2}|| \boldsymbol{\mathbf{w}} ||_2^2$. 在优化代价函数时，会使得 $\Omega( \boldsymbol{\mathbf{\theta}} )$ 有极小化的趋势，因此，该正则化策略会使得权值趋向于原点。 其实，可以采用更为一般的做法，将参数正则化为接近空间中任意特定点，令人惊讶的是这样也仍然有正则化效果，但是特定点越接近真实值结果越好[1]。

　　 采用了 $L_2$ 正则化策略的代价函数表示为：

其中，$ \boldsymbol{\mathbf{\theta}} $ 表示的是模型参数，$ \boldsymbol{\mathbf{w}} $ 表示模型权重，$ \boldsymbol{\mathbf{X}} $ 表示的是训练数据的特征，$y$ 表示的是标签，$\alpha\in[0,+\infty)$ 是权衡范数惩罚项 $\Omega$ 和标准目标函数 $J( \boldsymbol{\mathbf{X}} ; \boldsymbol{\mathbf{\theta}} )$ 相对贡献的超参数。将 $\alpha$ 设为 $0$ 表示没有正则化。该公式是假设模型参数中没有偏置，因此 $ \boldsymbol{\mathbf{\theta}} $=$ \boldsymbol{\mathbf{w}} $。

　　 有的文献称 $L^2$ 正则化为岭回归。

2. $L^1$ 参数正则化

　　 $L_1$ 参数正则化也是一种常用的参数范数惩罚策略.顾名思义,就是采用参数的 $1$ 范数作为惩罚项,即 $\Omega(\theta)=|| \boldsymbol{\mathbf{w}} ||_1=\sum_i| \boldsymbol{\mathbf{w}} _i|$.

　　 采用了 $L_1$ 正则化策略的代价函数表示为：

其中，$ \boldsymbol{\mathbf{\theta}} $ 表示的是模型参数，$ \boldsymbol{\mathbf{w}} $ 表示模型权重，$ \boldsymbol{\mathbf{X}} $ 表示的是训练数据的特征，$y$ 表示的是标签，$\alpha\in[0,+\infty)$ 是权衡范数惩罚项 $\Omega$ 和标准目标函数 $J( \boldsymbol{\mathbf{X}} ; \boldsymbol{\mathbf{\theta}} )$ 相对贡献的超参数。将 $\alpha$ 设为 $0$ 表示没有正则化。该公式是假设模型参数中没有偏置，因此 $ \boldsymbol{\mathbf{\theta}} $=$ \boldsymbol{\mathbf{w}} $。

3. 数据增强

　　 如果一个训练数据集拥有足够多的训练数据，那么可以较好地反应数据生成分布，由此训练出来的模型就具有良好的泛化能力。但实际应用中，往往缺少关键的数据。此时，就可以采用数据增强方法来训练模型。

　　 数据增强（Data augmentation）是对原始训练数据中的样本做一定规则的变换，从而生成新的训练数据样本。此方法也是一种常用的正则化方法，可以明显地增强模型的泛化能力，而且使用起来较为方便。

　　 一个典型的应用场景，就是图像分类任务。我们可以通过对原始训练数据中的图像做平移、旋转或缩放等仿射变换操作，以补充训练数据。例如，一个识别图像是猫或狗的对象识别问题。无论猫或狗在图像中是什么位置或什么角度，又或是什么大小，都不会改变它们的性质。因此，为了增强模型对各种情况下的分类准确性，可以采用上述数据增强的办法。

　　 向数据中添加噪音也是数据增强的一种办法。在分类任务中，显然，我们希望在数据中有少量噪音的情况下，模型也能够给出正确结果。如果只采用原始数据来训练模型，可能使得模型对噪音的鲁棒性不足。为了，提高鲁棒性，我们可以在训练时，向数据中添加一定的噪音。

4. 提前终止

　　 在模型训练时，经常会出现的一种情况是，随着训练轮数的增加，训练误差不断减少，测试误差一开始也减少，但到一定时间之后，又会增加。此时，模型已经出现过度拟合。

　　 其实，我们只要在测试误差最小的时候，停止训练，并返回模型即可。此策略就被称为提前终止（Early stopping）。

　　 参考文献：

1. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, and Y. Bengio, Deep learning, vol. 1, no. 2. MIT press Cambridge, 2016.