Povećanje broja neurona u sloju umjetne neuronske mreže doista može predstavljati veći rizik od pamćenja, što potencijalno može dovesti do pretjeranog prilagođavanja. Prekomjerno opremanje se događa kada model nauči detalje i šum u podacima za obuku do te mjere da to negativno utječe na izvedbu modela na nevidljivim podacima. Ovo je čest problem u strojnom učenju, uključujući neuronske mreže, i može značajno smanjiti mogućnosti generalizacije modela.
Kada neuronska mreža ima previše neurona u određenom sloju, to povećava sposobnost modela da nauči zamršene obrasce prisutne u podacima za obuku. Ovaj povećani kapacitet može rezultirati time da mreža pamti primjere obuke umjesto da uči temeljne obrasce koji se dobro generaliziraju na nevidljive podatke. Kao posljedica toga, model može raditi iznimno dobro na podacima o obuci, ali se ne uspijeva generalizirati na nove, neviđene podatke, što dovodi do loše izvedbe u aplikacijama u stvarnom svijetu.
Da biste bolje razumjeli ovaj koncept, razmotrite primjer u kojem se neuronska mreža trenira za klasificiranje slika mačaka i pasa. Ako mreža ima prevelik broj neurona u određenom sloju, može početi pamtiti specifične značajke slika za treniranje, kao što su pozadina ili uvjeti osvjetljenja, umjesto da se fokusira na razlikovanje karakteristika između mačaka i pasa. To može dovesti do pretjeranog opremanja, gdje model ima loše rezultate kada mu se prezentiraju slike koje prije nije vidio, jer nije naučio bitne značajke koje razlikuju dvije klase.
Jedan uobičajeni pristup za ublažavanje rizika od prekomjernog prilagođavanja kada se povećava broj neurona u sloju neuronske mreže je kroz tehnike regulacije. Metode regulacije, kao što su L1 i L2 regulacija, ispadanje i rano zaustavljanje, koriste se kako bi se spriječilo da mreža postane previše složena i da previše prilagodi podatke o obuci. Ove tehnike uvode ograničenja tijekom procesa obuke, potičući model da se usredotoči na učenje bitnih obrazaca u podacima umjesto na pamćenje specifičnih primjera.
Iako povećanje broja neurona u sloju umjetne neuronske mreže može poboljšati sposobnost modela da nauči zamršene obrasce, ono također povećava rizik od pamćenja i pretjeranog prilagođavanja. Primjena odgovarajućih tehnika regulacije ključna je za postizanje ravnoteže između složenosti modela i izvedbe generalizacije, čime se osigurava da neuronska mreža može učinkovito učiti iz podataka bez pretjeranog prilagođavanja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals