Увеличаването на броя на невроните в слой на изкуствена невронна мрежа наистина може да създаде по-висок риск от запаметяване, потенциално водещо до пренастройване. Пренастройването се случва, когато модел научи подробностите и шума в данните за обучение до степен, която оказва отрицателно въздействие върху производителността на модела върху невидими данни. Това е често срещан проблем при машинното обучение, включително невронните мрежи, и може значително да намали възможностите за обобщаване на модела.
Когато една невронна мрежа има твърде много неврони в определен слой, това увеличава капацитета на модела да научи сложни модели, присъстващи в данните за обучение. Този повишен капацитет може да доведе до това, че мрежата запаметява примерите за обучение, вместо да изучава основните модели, които се обобщават добре към невидими данни. В резултат на това моделът може да се представи изключително добре върху данните за обучение, но да не успее да се обобщи за нови, невиждани данни, което води до лоша производителност в реални приложения.
За да разберете по-добре тази концепция, помислете за пример, при който невронна мрежа се обучава да класифицира изображения на котки и кучета. Ако мрежата има прекомерен брой неврони в конкретен слой, тя може да започне да запаметява специфични характеристики на изображенията за обучение, като фон или условия на осветление, вместо да се фокусира върху разграничителните характеристики между котки и кучета. Това може да доведе до пренастройване, при което моделът се представя зле, когато се представя с изображения, които не е виждал преди, тъй като не е научил основните характеристики, които разграничават двата класа.
Един често срещан подход за намаляване на риска от пренастройване при увеличаване на броя на невроните в слоя на невронната мрежа е чрез техники за регулиране. Използват се методи за регулиране, като регулиране на L1 и L2, отпадане и ранно спиране, за да се предотврати превръщането на мрежата в твърде сложна среда и прекомерно напасване на данните за обучение. Тези техники въвеждат ограничения по време на процеса на обучение, като насърчават модела да се съсредоточи върху изучаването на основните модели в данните, вместо да запаметява конкретни примери.
Въпреки че увеличаването на броя на невроните в слой на изкуствена невронна мрежа може да подобри способността на модела да изучава сложни модели, то също така повишава риска от запаметяване и пренастройване. Използването на подходящи техники за регулиране е от решаващо значение за постигане на баланс между сложността на модела и производителността на генерализацията, като се гарантира, че невронната мрежа може ефективно да се учи от данните, без да се пренастройва.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как може да се използва слой за вграждане, за да се присвоят автоматично правилни оси за диаграма на представяне на думи като вектори?
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Как се прилага процесът на извличане на характеристики в конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения?
- Необходимо ли е да се използва функция за асинхронно обучение за модели за машинно обучение, работещи в TensorFlow.js?
- Какъв е параметърът за максимален брой думи на TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Може ли API на TensorFlow Keras Tokenizer да се използва за намиране на най-често срещаните думи?
- Какво е TOCO?
- Каква е връзката между редица епохи в модел на машинно обучение и точността на прогнозата от изпълнението на модела?
- Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
- Какво представлява API за съседи на пакета в невронно структурирано обучение на TensorFlow?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
Още въпроси и отговори:
- Невярно: Изкуствен интелект
- програма: Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow (отидете на програмата за сертифициране)
- Урок: Проблеми с преоборудването и недооборудването (отидете на свързан урок)
- Тема: Разрешаване на проблеми с прекомерното и недостатъчното приспособяване на модела - част 1 (отидете на свързана тема)