Om te erken of 'n model oorgepas is, moet 'n mens die konsep van ooraanpassing en die implikasies daarvan in masjienleer verstaan. Oorpassing vind plaas wanneer 'n model buitengewoon goed op die opleidingsdata presteer, maar nie daarin slaag om na nuwe, onsigbare data te veralgemeen nie. Hierdie verskynsel is nadelig vir die model se voorspellingsvermoë en kan lei tot swak prestasie in werklike scenario's. In die konteks van diep neurale netwerke en beramers binne Google Wolk-masjienleer, is daar verskeie aanwysers wat kan help om ooraanpassing te identifiseer.
Een algemene teken van ooraanpassing is 'n beduidende verskil tussen die model se prestasie op die opleidingsdata en sy prestasie op die validerings- of toetsdata. Wanneer 'n model te veel toegerus is, "memoriseer" dit die opleidingsvoorbeelde in plaas daarvan om die onderliggende patrone te leer. As gevolg hiervan kan dit hoë akkuraatheid op die opleidingstel bereik, maar sukkel om akkurate voorspellings oor nuwe data te maak. Deur die model se prestasie op 'n aparte validerings- of toetsstel te evalueer, kan 'n mens bepaal of oorpassing plaasgevind het.
Nog 'n aanduiding van oorpassing is 'n groot verskil tussen die model se opleiding en valideringsfoutkoerse. Tydens die opleidingsproses probeer die model om sy fout te minimaliseer deur sy parameters aan te pas. As die model egter te kompleks raak of te lank opgelei word, kan dit dalk die geraas in die opleidingsdata begin pas eerder as die onderliggende patrone. Dit kan lei tot 'n lae opleidingsfoutkoers, maar 'n aansienlik hoër valideringsfoutkoers. Monitering van die neiging van hierdie foutkoerse kan help om oorpassing te identifiseer.
Boonop kan die waarneming van die gedrag van die model se verliesfunksie insig gee in ooraanpassing. Die verliesfunksie meet die diskrepansie tussen die voorspelde uitsette van die model en die werklike teikens. In 'n oortoegeruste model kan die verliesfunksie op die opleidingsdata aanhou afneem terwyl die verlies op die valideringsdata begin toeneem. Dit dui daarop dat die model toenemend gespesialiseerd raak na die opleidingsvoorbeelde en sy vermoë verloor om te veralgemeen.
Reguleringstegnieke kan ook aangewend word om oorpas te voorkom. Regularisering stel 'n strafterm in vir die verliesfunksie, wat die model ontmoedig om te kompleks te word. Tegnieke soos L1- of L2-regulasie, uitval of vroeë stop kan help om ooraanpassing te versag deur beperkings by die model se leerproses te voeg.
Dit is belangrik om daarop te let dat oorpassing deur verskeie faktore beïnvloed kan word, insluitend die grootte en kwaliteit van die opleidingsdata, die kompleksiteit van die modelargitektuur en die gekose hiperparameters. Daarom is dit van kardinale belang om hierdie faktore noukeurig te evalueer terwyl modelle opgelei en geëvalueer word om ooraanpassing te vermy.
Om oorpassing in diep neurale netwerke en beramers te herken, behels die ontleding van die prestasie op validerings- of toetsdata, die monitering van die verskil tussen opleidings- en valideringsfoutkoerse, die waarneming van die gedrag van die verliesfunksie en die gebruik van regulariseringstegnieke. Deur hierdie aanwysers te verstaan en toepaslike maatreëls te tref, kan 'n mens die nadelige gevolge van oorpassing versag en meer robuuste en veralgemeenbare modelle bou.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Diep neurale netwerke en beramers:
- Kan diep leer geïnterpreteer word as die definisie en opleiding van 'n model gebaseer op 'n diep neurale netwerk (DNN)?
- Stel Google se TensorFlow-raamwerk dit moontlik om die abstraksievlak in die ontwikkeling van masjienleermodelle te verhoog (bv. deur kodering met konfigurasie te vervang)?
- Is dit korrek dat indien datastel groot is mens minder evaluering nodig het, wat beteken dat die fraksie van die datastel wat vir evaluering gebruik word verminder kan word met groter grootte van die datastel?
- Kan 'n mens maklik die aantal lae en aantal nodusse in individuele lae beheer (deur by te voeg en te verwyder) deur die skikking wat verskaf word as die verborge argument van die diep neurale netwerk (DNN) te verander?
- Wat is neurale netwerke en diep neurale netwerke?
- Waarom word diep neurale netwerke diep genoem?
- Wat is die voor- en nadele daarvan om meer nodusse by DNN te voeg?
- Wat is die verdwynende gradiëntprobleem?
- Wat is sommige van die nadele van die gebruik van diep neurale netwerke in vergelyking met lineêre modelle?
- Watter bykomende parameters kan in die DNN-klassifiseerder aangepas word, en hoe dra dit by tot die fyn-instelling van die diep neurale netwerk?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Diep neurale netwerke en beramers