Op die gebied van diep leer, veral in die konteks van model-evaluering en prestasie-assessering, is die onderskeid tussen buite-steekproefverlies en valideringsverlies uiters belangrik. Om hierdie konsepte te verstaan is van kardinale belang vir praktisyns wat die doeltreffendheid en veralgemeningsvermoëns van hul diepleermodelle wil begryp.
Om in die ingewikkeldhede van hierdie terme te delf, is dit noodsaaklik om eers die fundamentele konsepte van opleiding, validering en toetsdatastelle binne die konteks van masjienleermodelle te begryp. Wanneer 'n diepleermodel ontwikkel word, word die datastel tipies in drie hoofsubstelle verdeel: die opleidingstel, die valideringsstel en die toetsstel. Die oefenstel word gebruik om die model op te lei, die gewigte en vooroordele aan te pas om die verliesfunksie te minimaliseer en voorspellende prestasie te verbeter. Die valideringsstel, aan die ander kant, dien as 'n onafhanklike datastel wat gebruik word om hiperparameters te verfyn en oorpassing te voorkom tydens die opleidingsproses. Laastens word die toetsstel aangewend om die model se prestasie op onsigbare data te evalueer, wat insigte verskaf oor die veralgemeningsvermoëns daarvan.
Die buite-steekproefverlies, ook bekend as die toetsverlies, verwys na die foutmetriek wat op die toetsstel bereken is nadat die model opgelei en bekragtig is. Dit verteenwoordig die prestasie van die model op onsigbare data en dien as 'n deurslaggewende aanduiding van sy vermoë om te veralgemeen na nuwe, onsigbare gevalle. Die verlies buite steekproef is 'n sleutelmaatstaf vir die beoordeling van die model se voorspellende krag en word dikwels gebruik om verskillende modelle te vergelyk of instelkonfigurasies om die beste een te kies.
Aan die ander kant is die valideringsverlies die foutmetriek wat op die valideringsstel tydens die opleidingsproses bereken word. Dit word gebruik om die model se werkverrigting te monitor op data waarop dit nie opgelei is nie, wat help om oorpassing te voorkom en die keuse van hiperparameters soos leertempo, bondelgrootte of netwerkargitektuur te lei. Die valideringsverlies verskaf waardevolle terugvoer tydens modelopleiding, wat praktisyns in staat stel om ingeligte besluite te neem rakende modeloptimering en -instelling.
Dit is belangrik om daarop te let dat hoewel die valideringsverlies 'n noodsaaklike maatstaf is vir modelontwikkeling en fynstelling, die uiteindelike maatstaf van 'n model se prestasie in sy buite-steekproefverlies lê. Die verlies buite steekproef weerspieël hoe goed die model veralgemeen na nuwe, onsigbare data en is 'n kritieke maatstaf vir die assessering van die werklike toepaslikheid en voorspellingskrag daarvan.
Die buite-steekproefverlies en valideringsverlies speel duidelike dog komplementêre rolle in die evaluering en optimalisering van diepleermodelle. Terwyl die valideringsverlies modelontwikkeling en hiperparameter-instelling tydens opleiding lei, verskaf die buite-steekproefverlies 'n definitiewe beoordeling van die model se veralgemeningsvermoë op ongesiene data, wat dien as die uiteindelike maatstaf vir modelprestasie-evaluering.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch:
- As 'n mens kleurbeelde op 'n konvolusionele neurale netwerk wil herken, moet 'n mens nog 'n dimensie byvoeg vanaf wanneer jy grysskaalbeelde herken?
- Kan die aktiveringsfunksie beskou word om 'n neuron in die brein na te boots met óf afvuur óf nie?
- Kan PyTorch vergelyk word met NumPy wat op 'n GPU loop met 'n paar bykomende funksies?
- Moet 'n mens 'n tensorbord gebruik vir praktiese ontleding van 'n PyTorch-lopende neurale netwerkmodel of is matplotlib genoeg?
- Kan PyTorch vergelyk word met NumPy wat op 'n GPU loop met 'n paar bykomende funksies?
- Is hierdie stelling waar of onwaar "Vir 'n klassifikasie neurale netwerk moet die resultaat 'n waarskynlikheidsverdeling tussen klasse wees."
- Is dit 'n baie eenvoudige proses om 'n diep leer neurale netwerkmodel op verskeie GPU's in PyTorch te laat loop?
- Kan 'n Gereelde neurale netwerk vergelyk word met 'n funksie van byna 30 biljoen veranderlikes?
- Wat is die grootste konvolusionele neurale netwerk wat gemaak is?
- As die invoer die lys van numpy-skikkings is wat hittekaart stoor, wat die uitset van ViTPose is en die vorm van elke numpy-lêer is [1, 17, 64, 48] wat ooreenstem met 17 sleutelpunte in die liggaam, watter algoritme kan gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch