Chính quy hoá là gì? 📋 Nghĩa CQH

Chính quy hoá là gì? Chính quy hoá (Regularization) là kỹ thuật trong Machine Learning và Deep Learning nhằm ngăn chặn hiện tượng quá khớp (overfitting) bằng cách thêm ràng buộc hoặc điều chỉnh độ phức tạp của mô hình. Đây là phương pháp quan trọng giúp mô hình tổng quát hoá tốt hơn trên dữ liệu mới. Cùng VJOL tìm hiểu chi tiết về khái niệm chính quy hoá, các loại phổ biến và cách ứng dụng nhé!

Chính quy hoá nghĩa là gì?

Chính quy hoá nghĩa là gì? Theo Wikipedia tiếng Việt, chính quy hoá là quá trình thêm thông tin để giải quyết một bài toán giả định sai hoặc để ngăn chặn sự quá khớp (overfitting) trong học máy.

Hiểu đơn giản, chính quy hoá giống như việc “hạn chế học vẹt” – giúp AI học khái quát thay vì chỉ ghi nhớ dữ liệu huấn luyện. Kỹ thuật này hoạt động bằng cách thêm một hệ số phạt (penalty term) vào hàm mất mát (loss function), buộc mô hình phải đơn giản hơn.

Chính quy hoá còn được gọi bằng các tên khác như: weight decay (cắt trọng số) vì nó làm các trọng số tiêu biến dần về 0, hoặc parameter shrinkage (co tham số) trong thống kê. Phương pháp này đặc biệt quan trọng khi xây dựng các mô hình Machine Learning và mạng nơ-ron.

Nguồn gốc và xuất xứ của Chính quy hoá

Chính quy hoá có nguồn gốc từ toán học và thống kê, được phát triển để giải quyết các bài toán tối ưu hoá. Kỹ thuật này được ứng dụng rộng rãi trong Machine Learning từ những năm 1990 và trở nên phổ biến cùng với sự phát triển của Deep Learning.

Chính quy hoá được sử dụng khi mô hình học máy gặp hiện tượng overfitting – tức là mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới.

Chính quy hoá sử dụng trong trường hợp nào?

Chính quy hoá được sử dụng khi huấn luyện mô hình Machine Learning, Deep Learning để tránh overfitting, đặc biệt khi dữ liệu huấn luyện ít hoặc mô hình quá phức tạp.

Các ví dụ, trường hợp và ngữ cảnh sử dụng Chính quy hoá

Dưới đây là một số tình huống thực tế ứng dụng chính quy hoá trong lĩnh vực AI và Machine Learning:

Ví dụ 1: Áp dụng L2 Regularization (Ridge) vào mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán giá nhà.

Phân tích: Thêm hệ số phạt giúp giảm giá trị các trọng số quá lớn, tránh mô hình quá khớp với dữ liệu huấn luyện.

Ví dụ 2: Sử dụng Dropout trong mạng nơ-ron CNN để nhận dạng hình ảnh y tế.

Phân tích: Dropout ngẫu nhiên tắt một phần neuron trong quá trình huấn luyện, buộc mạng học các đặc trưng tổng quát hơn.

Ví dụ 3: Áp dụng L1 Regularization (Lasso) trong mô hình dự đoán rủi ro tín dụng.

Phân tích: L1 giúp loại bỏ các đặc trưng không quan trọng bằng cách đẩy trọng số về 0, thực hiện feature selection tự động.

Ví dụ 4: Kết hợp Early Stopping với Regularization khi huấn luyện mô hình phân loại văn bản.

Phân tích: Dừng huấn luyện sớm khi sai số trên tập kiểm định bắt đầu tăng, tránh mô hình học quá sâu vào dữ liệu huấn luyện.

Ví dụ 5: Sử dụng Data Augmentation kết hợp với L2 Regularization trong bài toán nhận dạng khuôn mặt.

Phân tích: Tăng cường dữ liệu và áp dụng chính quy hoá giúp mô hình tổng quát hoá tốt hơn trên các góc chụp khác nhau.

Từ trái nghĩa và đồng nghĩa với Chính quy hoá

Dưới đây là bảng tổng hợp các từ đồng nghĩa và trái nghĩa với chính quy hoá:

Dịch Chính quy hoá sang các ngôn ngữ

Kết luận

Chính quy hoá là gì? Đó là kỹ thuật quan trọng trong Machine Learning giúp ngăn chặn overfitting, cải thiện khả năng tổng quát hoá của mô hình trên dữ liệu mới thông qua việc thêm ràng buộc vào quá trình huấn luyện.