Da bi se prepoznalo je li model previše opremljen, potrebno je razumjeti koncept prekomjernog opremanja i njegove implikacije u strojnom učenju. Prekomjerno opremanje se događa kada se model izuzetno dobro ponaša na podacima o obuci, ali se ne uspije generalizirati na nove, neviđene podatke. Ovaj fenomen je štetan za sposobnost predviđanja modela i može dovesti do loše izvedbe u scenarijima stvarnog svijeta. U kontekstu dubokih neuronskih mreža i procjenitelja unutar Google Cloud Machine Learninga, postoji nekoliko pokazatelja koji mogu pomoći u prepoznavanju prekomjernog opremanja.
Jedan od uobičajenih znakova prekomjernog opremanja je značajna razlika između izvedbe modela na podacima o obuci i njegove izvedbe na validacijskim ili testnim podacima. Kada je model previše opremljen, on "pamti" primjere obuke umjesto da uči temeljne obrasce. Kao rezultat toga, može postići visoku točnost na setu za vježbanje, ali mu je teško napraviti točna predviđanja na temelju novih podataka. Procjenom performansi modela na zasebnom validacijskom ili ispitnom skupu, može se procijeniti je li došlo do prekomjernog opremanja.
Još jedan pokazatelj pretjeranog opremanja je velika razlika između stope pogrešaka uvježbavanja modela i validacije. Tijekom procesa obuke, model pokušava minimizirati svoju grešku podešavanjem svojih parametara. Međutim, ako model postane presložen ili se predugo uvježbava, mogao bi početi odgovarati šumu u podacima o uvježbavanju, a ne temeljnim obrascima. To može dovesti do niske stope pogrešaka u obuci, ali znatno veće stope pogrešaka pri validaciji. Praćenje trenda ovih stopa pogrešaka može pomoći u prepoznavanju prekomjernog opremanja.
Dodatno, promatranje ponašanja funkcije gubitka modela može dati uvid u prekomjerno opremanje. Funkcija gubitaka mjeri odstupanje između predviđenih rezultata modela i stvarnih ciljeva. U previše opremljenom modelu, funkcija gubitka na podacima o obučavanju može se nastaviti smanjivati dok se gubitak na validacijskim podacima počinje povećavati. To ukazuje da model postaje sve više specijaliziran za primjere obuke i gubi svoju sposobnost generalizacije.
Tehnike reguliranja također se mogu koristiti kako bi se spriječilo prekomjerno opremanje. Regulacija uvodi kazneni izraz za funkciju gubitka, obeshrabrujući model da postane previše složen. Tehnike kao što su L1 ili L2 regulacija, ispadanje ili rano zaustavljanje mogu pomoći u ublažavanju prekomjernog opremanja dodavanjem ograničenja procesu učenja modela.
Važno je napomenuti da na prekomjerno opremanje mogu utjecati različiti čimbenici, uključujući veličinu i kvalitetu podataka o obuci, složenost arhitekture modela i odabrane hiperparametre. Stoga je ključno pažljivo procijeniti ove čimbenike tijekom obuke i ocjenjivanja modela kako bi se izbjeglo prekomjerno opremanje.
Prepoznavanje prekomjernog prilagođavanja u dubokim neuronskim mrežama i procjeniteljima uključuje analizu izvedbe validacijskih ili testnih podataka, praćenje razlike između stope pogrešaka obuke i validacije, promatranje ponašanja funkcije gubitka i korištenje tehnika regulacije. Razumijevanjem ovih pokazatelja i poduzimanjem odgovarajućih mjera, mogu se ublažiti štetni učinci prekomjernog opremanja i izgraditi robusnije modele koji se mogu generalizirati.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Duboke neuronske mreže i procjenitelji:
- Može li se duboko učenje tumačiti kao definiranje i treniranje modela temeljenog na dubokoj neuronskoj mreži (DNN)?
- Omogućuje li Googleov okvir TensorFlow povećanje razine apstrakcije u razvoju modela strojnog učenja (npr. zamjenom kodiranja konfiguracijom)?
- Je li točno da ako je skup podataka velik, potrebno je manje evaluacije, što znači da se dio skupa podataka koji se koristi za evaluaciju može smanjiti s povećanjem veličine skupa podataka?
- Može li se lako kontrolirati (dodavanjem i uklanjanjem) broj slojeva i broj čvorova u pojedinačnim slojevima mijenjanjem niza koji se isporučuje kao skriveni argument duboke neuronske mreže (DNN)?
- Što su neuronske mreže i duboke neuronske mreže?
- Zašto se duboke neuronske mreže nazivaju dubokim?
- Koje su prednosti i nedostaci dodavanja više čvorova u DNN?
- Što je problem gradijenta koji nestaje?
- Koji su neki od nedostataka korištenja dubokih neuronskih mreža u usporedbi s linearnim modelima?
- Koji se dodatni parametri mogu prilagoditi u DNN klasifikatoru i kako oni doprinose finom podešavanju duboke neuronske mreže?
Više pitanja i odgovora potražite u Dubokim neuronskim mrežama i procjeniteljima