過学習を防ぐL2正則化とは?
機械学習の目的は、与えられたデータから将来のデータに対する予測や判断を行うことができるモデルを構築することです。しかし、モデル構築の過程で、学習データに過剰に適合してしまう「過学習」という問題が発生することがあります。
過学習とは、モデルが学習データの細かな特徴やノイズまで記憶してしまい、未知のデータに対して正確な予測ができなくなる現象を指します。あたかも、特定の試験問題を丸暗記してしまい、問題の形式が変わると全く対応できなくなる生徒のような状態です。
過学習が発生すると、未知のデータに対する予測精度が著しく低下するため、モデルの汎用性が失われてしまいます。これを防ぐためには、モデルの複雑さを抑制する「正則化」という手法が有効です。
正則化は、モデルのパラメータの大きさを調整することで、モデルが学習データに過剰に適合することを防ぎます。さまざまな正則化の手法がありますが、その中でも広く用いられているのがL2正則化です。
L2正則化は、モデルのパラメータの二乗和を小さくするようにモデルを学習する方法です。これにより、特定のパラメータが大きくなりすぎることを防ぎ、モデルの複雑さを抑制することができます。
過学習は機械学習において避けては通れない問題ですが、正則化などの適切な対策を講じることで、その影響を最小限に抑え、汎用性の高いモデルを構築することが可能となります。