За да се разпознае дали един модел е пренастроен, трябва да се разбере концепцията за пренастройване и нейните последици в машинното обучение. Пренастройването възниква, когато моделът се представя изключително добре върху данните за обучение, но не успява да обобщи нови, невиждани данни. Това явление е вредно за предсказващата способност на модела и може да доведе до лоша производителност в сценарии от реалния свят. В контекста на дълбоките невронни мрежи и оценителите в рамките на Google Cloud Machine Learning има няколко индикатора, които могат да помогнат за идентифициране на прекомерното оборудване.
Един често срещан признак за пренастройване е значителна разлика между представянето на модела върху данните за обучение и представянето му върху данните за валидиране или тестване. Когато един модел е пренастроен, той "запаметява" примерите за обучение, вместо да изучава основните модели. В резултат на това той може да постигне висока точност на набора за обучение, но се затруднява да направи точни прогнози за нови данни. Чрез оценка на производителността на модела на отделен набор за валидиране или тестване може да се оцени дали е настъпило пренастройване.
Друга индикация за пренастройване е голямата разлика между нивата на грешки при обучение и валидиране на модела. По време на процеса на обучение моделът се опитва да минимизира грешката си, като коригира параметрите си. Въпреки това, ако моделът стане твърде сложен или се обучава твърде дълго, той може да започне да се вписва в шума в данните за обучение, а не в основните модели. Това може да доведе до нисък процент грешки при обучение, но значително по-висок процент грешки при валидиране. Наблюдението на тенденцията на тези нива на грешки може да помогне за идентифициране на прекомерното оборудване.
Освен това, наблюдението на поведението на функцията на загубата на модела може да даде представа за пренастройването. Функцията на загубата измерва несъответствието между прогнозираните резултати на модела и действителните цели. В пренастроен модел функцията на загубата на данните за обучение може да продължи да намалява, докато загубата на данните за валидиране започва да се увеличава. Това показва, че моделът става все по-специализиран към примерите за обучение и губи способността си да обобщава.
Могат да се използват и техники за регулиране, за да се предотврати пренастройването. Регулирането въвежда наказателен срок към функцията на загубата, обезсърчавайки модела да стане твърде сложен. Техники като регулиране на L1 или L2, отпадане или ранно спиране могат да помогнат за смекчаване на пренастройването чрез добавяне на ограничения към процеса на обучение на модела.
Важно е да се отбележи, че пренастройването може да бъде повлияно от различни фактори, включително размера и качеството на данните за обучение, сложността на архитектурата на модела и избраните хиперпараметри. Ето защо е изключително важно внимателно да оцените тези фактори, докато тренирате и оценявате моделите, за да избегнете прекомерното оборудване.
Разпознаването на прекомерното приспособяване в дълбоки невронни мрежи и оценители включва анализиране на ефективността на данните за валидиране или тестване, наблюдение на разликата между нивата на грешки при обучение и валидиране, наблюдение на поведението на функцията на загубата и използване на техники за регулиране. Чрез разбиране на тези индикатори и вземане на подходящи мерки, човек може да смекчи вредните ефекти от прекомерното оборудване и да изгради по-стабилни и обобщаващи модели.
Други скорошни въпроси и отговори относно Дълбоки невронни мрежи и оценители:
- Може ли дълбокото обучение да се тълкува като дефиниране и обучение на модел, базиран на дълбока невронна мрежа (DNN)?
- Дали рамката TensorFlow на Google позволява да се повиши нивото на абстракция при разработването на модели за машинно обучение (напр. със замяна на кодирането с конфигурация)?
- Правилно ли е, че ако наборът от данни е голям, има нужда от по-малко оценка, което означава, че частта от набора от данни, използвана за оценка, може да бъде намалена с увеличаване на размера на набора от данни?
- Може ли човек лесно да контролира (чрез добавяне и премахване) броя на слоевете и броя на възлите в отделните слоеве чрез промяна на масива, предоставен като скрит аргумент на дълбоката невронна мрежа (DNN)?
- Какво представляват невронните мрежи и дълбоките невронни мрежи?
- Защо дълбоките невронни мрежи се наричат дълбоки?
- Какви са предимствата и недостатъците на добавянето на повече възли към DNN?
- Какъв е проблемът с изчезващия градиент?
- Какви са някои от недостатъците на използването на дълбоки невронни мрежи в сравнение с линейните модели?
- Какви допълнителни параметри могат да бъдат персонализирани в DNN класификатора и как те допринасят за фината настройка на дълбоката невронна мрежа?
Вижте още въпроси и отговори в Дълбоките невронни мрежи и оценители