Zvýšení počtu neuronů ve vrstvě umělé neuronové sítě může skutečně představovat vyšší riziko zapamatování, což může vést k nadměrnému přizpůsobení. Přesazení nastane, když se model naučí detaily a šum v trénovacích datech do té míry, že to negativně ovlivní výkon modelu na neviditelných datech. Toto je běžný problém ve strojovém učení, včetně neuronových sítí, a může výrazně snížit možnosti zobecnění modelu.
Když má neuronová síť v určité vrstvě příliš mnoho neuronů, zvyšuje to kapacitu modelu učit se složité vzorce přítomné v trénovacích datech. Tato zvýšená kapacita může vést k tomu, že si síť zapamatuje příklady školení, místo aby se učila základní vzorce, které dobře zobecňují na neviditelná data. V důsledku toho může model fungovat výjimečně dobře na trénovacích datech, ale nedokáže zobecnit na nová, neviditelná data, což vede ke špatnému výkonu v aplikacích v reálném světě.
Abyste tomuto konceptu lépe porozuměli, zvažte příklad, kdy je neuronová síť trénována pro klasifikaci obrázků koček a psů. Pokud má síť v určité vrstvě nadměrný počet neuronů, může si začít pamatovat specifické rysy cvičných obrázků, jako je pozadí nebo světelné podmínky, spíše než se soustředit na rozlišování vlastností mezi kočkami a psy. To může vést k nadměrnému přizpůsobení, kdy model funguje špatně, když je prezentován s obrázky, které předtím neviděl, protože se nenaučil základní vlastnosti, které tyto dvě třídy odlišují.
Jedním z běžných přístupů ke zmírnění rizika nadměrného přizpůsobení při zvyšování počtu neuronů ve vrstvě neuronové sítě jsou techniky regularizace. Metody regularizace, jako je regularizace L1 a L2, výpadek a předčasné zastavení, se používají k tomu, aby se síť nestala příliš složitou a přeplňovala trénovací data. Tyto techniky zavádějí omezení během tréninkového procesu a povzbuzují model, aby se zaměřil na učení základních vzorců v datech spíše než na zapamatování konkrétních příkladů.
Zatímco zvýšení počtu neuronů ve vrstvě umělé neuronové sítě může zvýšit schopnost modelu učit se složité vzory, zvyšuje také riziko zapamatování a přefitování. Použití vhodných regularizačních technik je zásadní pro dosažení rovnováhy mezi složitostí modelu a výkonem zobecnění, což zajistí, že se neuronová síť může efektivně učit z dat, aniž by se přeplňovala.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Jak lze použít vrstvu vložení k automatickému přiřazení správných os pro graf reprezentace slov jako vektorů?
- Jaký je účel maximálního sdružování v CNN?
- Jak je proces extrakce příznaků v konvoluční neuronové síti (CNN) aplikován na rozpoznávání obrazu?
- Je nutné používat funkci asynchronního učení pro modely strojového učení běžící v TensorFlow.js?
- Jaký je parametr maximálního počtu slov rozhraní TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Lze TensorFlow Keras Tokenizer API použít k nalezení nejčastějších slov?
- Co je TOCO?
- Jaký je vztah mezi řadou epoch v modelu strojového učení a přesností predikce ze spuštění modelu?
- Vytváří sousední rozhraní API v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšířenou trénovací datovou sadu založenou na přirozených grafech?
- Co je rozhraní API sousedů balíčku v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals