En la sfero de profunda lernado, precipe en la kunteksto de modeltakso kaj spektaklotaksado, la distingo inter ekster-de-specimena perdo kaj validumadperdo tenas plej gravan signifon. Kompreni ĉi tiujn konceptojn estas decida por terapiistoj celantaj kompreni la efikecon kaj ĝeneraligajn kapablojn de siaj profundaj lernaj modeloj.
Por enprofundiĝi en la komplikaĵojn de ĉi tiuj terminoj, estas necese unue ekkompreni la fundamentajn konceptojn de trejnado, validumado kaj testado de datumaroj en la kunteksto de maŝinlernado-modeloj. Dum evoluigado de profunda lernado-modelo, la datumaro estas tipe dividita en tri ĉefajn subarojn: la trejnaro, la validumaro kaj la testaro. La trejnado estas uzata por trejni la modelon, ĝustigante la pezojn kaj biasojn por minimumigi la perdan funkcion kaj plibonigi prognozan agadon. La validumaro, aliflanke, funkcias kiel sendependa datumaro uzata por fajne agordi hiperparametrojn kaj malhelpi troagordon dum la trejnadprocezo. Finfine, la testaro estas utiligita por taksi la efikecon de la modelo en neviditaj datenoj, disponigante sciojn pri ĝiaj ĝeneraligaj kapabloj.
La ekster-prova perdo, ankaŭ konata kiel la testperdo, rilatas al la erarmetriko komputita sur la testaro post kiam la modelo estis trejnita kaj validigita. Ĝi reprezentas la agadon de la modelo en neviditaj datumoj kaj funkcias kiel decida indikilo de sia kapablo ĝeneraligi al novaj, neviditaj kazoj. La ekster-specimena perdo estas ŝlosila metriko por taksado de la prognoza potenco de la modelo kaj ofte kutimas kompari malsamajn modelojn aŭ agordi konfiguraciojn por elekti la plej bone rezultantan.
Aliflanke, la validuma perdo estas la erara metriko komputita sur la validumaro dum la trejna procezo. Ĝi kutimas monitori la efikecon de la modelo en datenoj sur kiuj ĝi ne estis trejnita, helpante malhelpi trofitting kaj gvidi la elekton de hiperparametroj kiel ekzemple lernofrekvenco, arograndeco, aŭ retarkitekturo. La validuma perdo disponigas valorajn religojn dum modeltrejnado, ebligante al terapiistoj fari informitajn decidojn pri modeloptimumigo kaj agordado.
Gravas noti, ke dum la validuma perdo estas esenca metriko por modelevoluo kaj fajnagordado, la finfina mezuro de la efikeco de modelo kuŝas en sia ekster-specimena perdo. La ekster-specimena perdo reflektas kiom bone la modelo ĝeneraligas al novaj, neviditaj datenoj kaj estas kritika metriko por taksado de sia real-monda aplikebleco kaj prognoza potenco.
La ekster-specimena perdo kaj validuma perdo ludas apartajn ankoraŭ komplementajn rolojn en la taksado kaj optimumigo de profundaj lernaj modeloj. Dum la validuma perdo gvidas modelevoluon kaj hiperparametro-agordon dum trejnado, la ekster-specimena perdo disponigas definitivan takson de la ĝeneraligkapabloj de la modelo en neviditaj datenoj, funkciante kiel la finfina komparnormo por modelefikectaksado.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch:
- Se oni volas rekoni kolorbildojn sur konvolucia neŭrala reto, ĉu oni devas aldoni alian dimension de kiam oni rekonas grizskalajn bildojn?
- Ĉu la aktiviga funkcio povas esti konsiderata imiti neŭronon en la cerbo aŭ per pafo aŭ ne?
- Ĉu PyTorch povas esti komparita kun NumPy funkcianta sur GPU kun kelkaj pliaj funkcioj?
- Ĉu oni uzu tensortabulon por praktika analizo de modelo de neŭrala reto prizorgita PyTorch aŭ matplotlib sufiĉas?
- Ĉu PyTorch povas esti komparita kun NumPy funkcianta sur GPU kun iuj aldonaj funkcioj?
- Ĉu ĉi tiu propono estas vera aŭ falsa "Por klasifika neŭrala reto la rezulto estu probabla distribuo inter klasoj."
- Ĉu ruli profundan lernan neŭralan reton modelon sur pluraj GPU-oj en PyTorch estas tre simpla procezo?
- Ĉu regula neŭrala reto povas esti komparita kun funkcio de preskaŭ 30 miliardoj da variabloj?
- Kio estas la plej granda konvolucia neŭrala reto farita?
- Se la enigo estas la listo de numpy tabeloj stokantaj varmmapon kiu estas la eligo de ViTPose kaj la formo de ĉiu numpy dosiero estas [1, 17, 64, 48] responda al 17 ŝlosilaj punktoj en la korpo, kiu algoritmo povas esti uzata?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch