Glossário

Regularização

O que é Regularização?

A regularização abrange técnicas que impedem um modelo de se ajustar demasiado aos seus dados de treino durante o treino (sobreajuste). Os exemplos incluem penalizar pesos elevados (regularização L1 ou L2), desligar neurónios de forma aleatória (dropout) ou parar o treino no momento certo (early stopping). O objetivo é um modelo mais simples, que funcione de forma mais fiável com dados novos e desconhecidos, mesmo que obtenha uma pontuação ligeiramente inferior nos dados de treino.

Temas

treino
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Termos relacionados

Overfitting

O sobreajuste (overfitting) ocorre quando um modelo memoriza os dados de treino, incluindo particularidades aleatórias e ruído, em vez de captar padrões de validade geral. Parece então muito exato com os dados conhecidos, mas tem um mau desempenho com dados novos. Uma grande diferença entre o erro de treino e o erro de teste é um sinal típico. Entre as contramedidas contam-se mais dados ou dados mais variados, modelos mais simples, regularização, dropout e validação cruzada.

qualidade do modelo
treino
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Dropout

O dropout é uma técnica de regularização usada no treino de redes neuronais: em cada passo de treino, uma parte aleatória dos neurónios é temporariamente desligada. Isto impede que a rede dependa de ligações individuais, pelo que aprende padrões mais robustos. Reduz o sobreajuste, isto é, a mera memorização dos dados de treino. Quando o modelo concluído é utilizado mais tarde, todos os neurónios voltam a estar ativos.

treino
regularização
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Erro de generalização

O erro de generalização mede o quanto um modelo de IA falha em dados novos, nunca vistos – por oposição ao seu erro nos dados de treino. Uma grande diferença entre os dois indica sobreajuste: o modelo memorizou exemplos em vez de aprender padrões gerais. É estimado com dados de teste reservados ou validação cruzada. É o valor que realmente conta, porque, na prática, um modelo encontra quase só casos novos.

Aprendizagem automática
Avaliação de modelos
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Underfitting

O subajuste (underfitting) ocorre quando um modelo é demasiado simples para captar as relações nos dados. Comete então muitos erros tanto nos dados de treino como em dados novos, por exemplo quando se usa uma reta para representar um padrão claramente curvo. Entre as soluções contam-se um modelo mais potente, características mais informativas, treino mais longo ou menos regularização; o problema oposto é o sobreajuste.

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Qualidade do modelo
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