Abychom rozpoznali, zda je model přepasován, musíme porozumět konceptu nadměrného vybavení a jeho důsledkům ve strojovém učení. K přefitování dochází, když model funguje výjimečně dobře na trénovacích datech, ale nedokáže zobecnit na nová, neviditelná data. Tento jev je škodlivý pro prediktivní schopnost modelu a může vést ke špatnému výkonu v reálných scénářích. V kontextu hlubokých neuronových sítí a odhadů v rámci Google Cloud Machine Learning existuje několik indikátorů, které mohou pomoci identifikovat nadměrné vybavení.
Jedním společným znakem nadměrného vybavení je významný rozdíl mezi výkonem modelu na trénovacích datech a jeho výkonem na validačních nebo testovacích datech. Když je model přestrojený, „učí se“ tréninkové příklady místo toho, aby se učil základní vzorce. V důsledku toho může dosáhnout vysoké přesnosti na trénovací množině, ale má potíže s prováděním přesných předpovědí nových dat. Vyhodnocením výkonu modelu na samostatné validační nebo testovací sadě lze posoudit, zda nedošlo k přemontování.
Dalším znakem nadměrného vybavení je velký rozdíl mezi chybovostí trénování a ověřování modelu. Během trénovacího procesu se model snaží minimalizovat svou chybu úpravou svých parametrů. Pokud se však model stane příliš složitým nebo je trénován příliš dlouho, může začít odpovídat šumu v trénovacích datech spíše než základním vzorům. To může vést k nízké chybovosti školení, ale výrazně vyšší chybovosti ověřování. Sledování trendu těchto chybovosti může pomoci identifikovat nadměrné vybavení.
Navíc pozorování chování modelové ztrátové funkce může poskytnout pohled na přefitování. Ztrátová funkce měří nesoulad mezi předpokládanými výstupy modelu a skutečnými cíli. V přefitovaném modelu může ztrátová funkce na trénovacích datech nadále klesat, zatímco ztráta na ověřovacích datech se začíná zvyšovat. To naznačuje, že se model stále více specializuje na tréninkové příklady a ztrácí schopnost zobecňovat.
Regulační techniky mohou být také použity, aby se zabránilo nadměrnému vybavení. Regularizace zavádí penalizační termín do ztrátové funkce, čímž odrazuje model od přílišné složitosti. Techniky, jako je regularizace L1 nebo L2, výpadky nebo předčasné zastavení, mohou pomoci zmírnit nadměrné vybavení přidáním omezení do procesu učení modelu.
Je důležité si uvědomit, že overfitting může být ovlivněn různými faktory, včetně velikosti a kvality trénovacích dat, složitosti architektury modelu a zvolených hyperparametrů. Proto je klíčové tyto faktory při tréninku a vyhodnocování modelů pečlivě posuzovat, aby nedošlo k nadměrnému vybavení.
Rozpoznání nadměrného vybavení v hlubokých neuronových sítích a odhadech zahrnuje analýzu výkonu na validačních nebo testovacích datech, sledování rozdílu mezi trénovací a validační chybovostí, pozorování chování ztrátové funkce a použití regularizačních technik. Pochopením těchto ukazatelů a přijetím vhodných opatření lze zmírnit škodlivé účinky nadměrného vybavení a vytvořit robustnější a zobecnitelné modely.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Hluboké neuronové sítě a odhady:
- Lze hluboké učení interpretovat jako definování a trénování modelu založeného na hluboké neuronové síti (DNN)?
- Umožňuje framework TensorFlow od Google zvýšit úroveň abstrakce při vývoji modelů strojového učení (např. nahrazením kódování konfigurací)?
- Je správné, že pokud je datový soubor velký, potřebuje méně hodnocení, což znamená, že část datového souboru použitého pro vyhodnocení může být snížena se zvětšující se velikostí datového souboru?
- Lze jednoduše ovládat (přidáním a odebráním) počet vrstev a počet uzlů v jednotlivých vrstvách změnou pole dodávaného jako skrytý argument hluboké neuronové sítě (DNN)?
- Co jsou neuronové sítě a hluboké neuronové sítě?
- Proč se hluboké neuronové sítě nazývají hluboké?
- Jaké jsou výhody a nevýhody přidání více uzlů do DNN?
- Co je problém mizejícího gradientu?
- Jaké jsou některé nevýhody používání hlubokých neuronových sítí ve srovnání s lineárními modely?
- Jaké další parametry lze upravit v klasifikátoru DNN a jak přispívají k doladění hluboké neuronové sítě?
Zobrazit další otázky a odpovědi v Hluboké neuronové sítě a odhady