В сферата на дълбокото обучение, особено в контекста на оценката на модела и оценката на ефективността, разликата между загуба извън извадката и загуба при валидиране има първостепенно значение. Разбирането на тези концепции е от решаващо значение за практиците, които се стремят да разберат ефикасността и възможностите за обобщаване на своите модели за дълбоко обучение.
За да се задълбочите в тънкостите на тези термини, е наложително първо да разберете основните концепции за обучение, валидиране и тестване на набори от данни в контекста на моделите за машинно обучение. Когато се разработва модел за задълбочено обучение, наборът от данни обикновено се разделя на три основни подмножества: набор за обучение, набор за валидиране и набор за тестване. Наборът за обучение се използва за обучение на модела, коригиране на теглата и отклоненията, за да се минимизира функцията на загубата и да се подобри ефективността на прогнозиране. Наборът за валидиране, от друга страна, служи като независим набор от данни, използван за фина настройка на хиперпараметри и предотвратяване на пренастройване по време на процеса на обучение. И накрая, наборът от тестове се използва за оценка на производителността на модела върху невидими данни, предоставяйки представа за неговите възможности за обобщаване.
Загубата извън извадката, известна също като загуба на тест, се отнася до показателя за грешка, изчислен върху тестовия набор, след като моделът е бил обучен и валидиран. Той представя ефективността на модела върху невидяни данни и служи като решаващ индикатор за способността му да се обобщава към нови, невиждани случаи. Загубата извън извадката е ключов показател за оценка на предсказващата сила на модела и често се използва за сравняване на различни модели или конфигурации за настройка, за да се избере най-добре представящият се.
От друга страна, загубата при валидиране е показателят за грешка, изчислен върху набора за валидиране по време на процеса на обучение. Използва се за наблюдение на производителността на модела върху данни, върху които той не е бил обучен, като помага за предотвратяване на пренастройването и насочва избора на хиперпараметри като скорост на обучение, размер на пакета или мрежова архитектура. Загубата при валидиране осигурява ценна обратна връзка по време на обучението на модела, позволявайки на практикуващите да вземат информирани решения относно оптимизирането и настройката на модела.
Важно е да се отбележи, че докато загубата при валидиране е основен показател за разработването и фината настройка на модела, крайната мярка за производителността на модела се крие в загубата му извън извадката. Загубата извън извадката отразява колко добре моделът се обобщава към нови, невиждани данни и е критичен показател за оценка на приложимостта и силата на прогнозиране в реалния свят.
Загубата извън извадката и загубата при валидиране играят различни, но допълващи се роли в оценката и оптимизацията на моделите за дълбоко обучение. Докато загубата при валидиране насочва разработването на модела и настройката на хиперпараметъра по време на обучението, загубата извън извадката осигурява окончателна оценка на възможностите за обобщаване на модела върху невидими данни, служейки като най-добрия еталон за оценка на ефективността на модела.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/DLPP Дълбоко обучение с Python и PyTorch:
- Ако някой иска да разпознае цветни изображения в конволюционна невронна мрежа, трябва ли да добави друго измерение от разпознаването на изображения в сива скала?
- Може ли да се счита, че функцията за активиране имитира неврон в мозъка със задействане или не?
- Може ли PyTorch да се сравни с NumPy, работещ на GPU с някои допълнителни функции?
- Трябва ли да се използва тензорна платка за практически анализ на управляван от PyTorch модел на невронна мрежа или matplotlib е достатъчен?
- Може ли PyTorch да се сравни с NumPy, работещ на GPU с някои допълнителни функции?
- Това твърдение вярно ли е или невярно „За класификационна невронна мрежа резултатът трябва да бъде вероятностно разпределение между класовете.“
- Изпълнението на модел на невронна мрежа за дълбоко обучение на множество GPU в PyTorch много прост процес ли е?
- Може ли една редовна невронна мрежа да се сравни с функция от близо 30 милиарда променливи?
- Коя е най-голямата направена конволюционна невронна мрежа?
- Ако входът е списъкът с numpy масиви, съхраняващи топлинна карта, която е изходът на ViTPose и формата на всеки numpy файл е [1, 17, 64, 48], съответстващ на 17 ключови точки в тялото, кой алгоритъм може да се използва?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/DLPP Задълбочено обучение с Python и PyTorch