8、机器学习中的优化技术与实践

机器学习中的优化技术与实践

在机器学习领域，优化是一个核心概念，它与模型的训练和性能提升密切相关。本文将介绍一些重要的优化技术，包括权重衰减、早停法、随机梯度下降，以及超参数搜索的相关内容。

1. 正则化技术

正则化是防止模型过拟合的重要手段，常见的正则化方法有权重衰减和早停法。

1.1 权重衰减

权重衰减倾向于使模型的权重更小。从数学角度看，它将给定模型的可行参数空间限制在更接近原点的区域。直观上，权重衰减可以看作是对那些在特定权重上过于自信的模型进行惩罚。

1.2 早停法

早停法是另一种常用的正则化方法。当检测到模型出现过拟合时，训练过程会提前停止。由于无法完美地检测过拟合，通常使用验证集来监控过拟合情况。验证集是原始训练数据的一部分，不用于训练，而是定期监测模型性能。一般来说，如果训练误差持续下降，而验证误差开始上升，说明模型开始过拟合。早停法会在模型对训练集过拟合之前停止训练。

2. 随机梯度下降的实现

随机梯度下降是一种常用的优化算法，用于估计生成训练数据的真实参数。以下是实现随机梯度下降的具体步骤：

2.1 安装依赖

首先，打开 Livebook 并安装 Nx：

Mix.install([
  {:nx, "~> 0.5"}
])

2.2 初始化数据

生成 10,000 个训练和测试数据的示例：