Die verhoging van die aantal neurone in 'n kunsmatige neurale netwerklaag kan inderdaad 'n groter risiko van memorisering inhou, wat moontlik lei tot ooraanpassing. Ooraanpassing vind plaas wanneer 'n model die besonderhede en geraas in die opleidingsdata leer in die mate dat dit die model se prestasie op onsigbare data negatief beïnvloed. Dit is 'n algemene probleem in masjienleer, insluitend neurale netwerke, en kan die model se veralgemeningsvermoë aansienlik verminder.
Wanneer 'n neurale netwerk te veel neurone in 'n spesifieke laag het, verhoog dit die model se vermoë om ingewikkelde patrone aan te leer wat in die opleidingsdata voorkom. Hierdie verhoogde kapasiteit kan daartoe lei dat die netwerk die opleidingsvoorbeelde memoriseer in plaas daarvan om die onderliggende patrone te leer wat goed na ongesiene data veralgemeen. Gevolglik kan die model uitsonderlik goed presteer op die opleidingsdata, maar versuim om te veralgemeen na nuwe, onsigbare data, wat lei tot swak prestasie in werklike toepassings.
Om hierdie konsep beter te verstaan, oorweeg 'n voorbeeld waar 'n neurale netwerk opgelei word om beelde van katte en honde te klassifiseer. As die netwerk 'n oormatige aantal neurone in 'n spesifieke laag het, kan dit begin om spesifieke kenmerke van die opleidingsbeelde te memoriseer, soos die agtergrond of beligtingstoestande, eerder as om te fokus op die onderskeidende eienskappe tussen katte en honde. Dit kan lei tot oorpassing, waar die model swak presteer wanneer dit aangebied word met beelde wat dit nog nie voorheen gesien het nie, aangesien dit nie die noodsaaklike kenmerke geleer het wat tussen die twee klasse onderskei nie.
Een algemene benadering om die risiko van ooraanpassing te verminder wanneer die aantal neurone in 'n neurale netwerklaag verhoog word, is deur regulariseringstegnieke. Regulariseringsmetodes, soos L1- en L2-regularisering, uitval en vroeë stop, word gebruik om te verhoed dat die netwerk te kompleks word en die opleidingsdata oorpas. Hierdie tegnieke stel beperkings in tydens die opleidingsproses, wat die model aanmoedig om te fokus op die aanleer van die noodsaaklike patrone in die data eerder as om spesifieke voorbeelde te memoriseer.
Terwyl die verhoging van die aantal neurone in 'n kunsmatige neurale netwerklaag die model se vermoë kan verbeter om ingewikkelde patrone aan te leer, verhoog dit ook die risiko van memorisering en oorpas. Die gebruik van toepaslike regulariseringstegnieke is noodsaaklik om 'n balans tussen modelkompleksiteit en veralgemeningsprestasie te vind, om te verseker dat die neurale netwerk effektief uit die data kan leer sonder om te oorpas.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hoe kan 'n mens 'n inbeddingslaag gebruik om outomaties behoorlike asse toe te ken vir 'n plot van voorstelling van woorde as vektore?
- Wat is die doel van maksimum poel in 'n CNN?
- Hoe word die kenmerk-onttrekkingsproses in 'n konvolusionele neurale netwerk (CNN) toegepas op beeldherkenning?
- Is dit nodig om 'n asynchrone leerfunksie te gebruik vir masjienleermodelle wat in TensorFlow.js loop?
- Wat is die TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum aantal woorde parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API gebruik word om die mees algemene woorde te vind?
- Wat is TOCO?
- Wat is die verwantskap tussen 'n aantal tydperke in 'n masjienleermodel en die akkuraatheid van voorspelling van die loop van die model?
- Produseer die pakket bure API in Neural Structured Learning van TensorFlow 'n uitgebreide opleidingsdatastel gebaseer op natuurlike grafiekdata?
- Wat is die pakket bure API in neurale gestruktureerde leer van TensorFlow?
Sien meer vrae en antwoorde in EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals