Por rekoni ĉu modelo estas tro ekipita, oni devas kompreni la koncepton de troagordado kaj ĝiajn implicojn en maŝinlernado. Superfitting okazas kiam modelo rezultas escepte bone en la trejnaddatenoj sed ne ĝeneraligas al novaj, neviditaj datenoj. Tiu fenomeno estas damaĝa al la prognoza kapablo de la modelo kaj povas kaŭzi malbonan efikecon en real-mondaj scenaroj. En la kunteksto de profundaj neŭralaj retoj kaj taksantoj ene de Google Cloud Machine Learning, ekzistas pluraj indikiloj, kiuj povas helpi identigi troagordon.
Unu ofta signo de troagordado estas signifa diferenco inter la efikeco de la modelo en la trejnaddatenoj kaj ĝia efikeco en la validumado aŭ testdatenoj. Kiam modelo estas tro ekipita, ĝi "parkerigas" la trejnajn ekzemplojn anstataŭ lerni la subestajn ŝablonojn. Kiel rezulto, ĝi povas atingi altan precizecon sur la trejna aro sed luktas por fari precizajn prognozojn pri novaj datumoj. Analizante la efikecon de la modelo sur aparta validumado aŭ testaro, oni povas taksi ĉu troagordado okazis.
Alia indiko de troagordado estas granda diferenco inter la trejnado kaj validumad-eraroprocentoj de la modelo. Dum la trejnado, la modelo provas minimumigi sian eraron ĝustigante siajn parametrojn. Tamen, se la modelo iĝas tro kompleksa aŭ estas trejnita por tro longa, ĝi povas komenci konveni la bruon en la trejnaddatenoj prefere ol la subestaj padronoj. Ĉi tio povas konduki al malalta trejna erarofteco sed signife pli alta validuma erarofteco. Monitori la tendencon de ĉi tiuj erarprocentoj povas helpi identigi trofitting.
Plie, observi la konduton de la perdfunkcio de la modelo povas disponigi sciojn pri troagordado. La perdfunkcio mezuras la diferencon inter la antaŭdiritaj produktaĵoj de la modelo kaj la faktaj celoj. En tro ekipita modelo, la perdfunkcio sur la trejnaddatenoj povas daŭri malpliiĝi dum la perdo sur la validumaddatenoj komencas pliiĝi. Ĉi tio indikas, ke la modelo iĝas ĉiam pli specialigita al la trejnaj ekzemploj kaj perdas sian kapablon ĝeneraligi.
Reguligaj teknikoj ankaŭ povas esti utiligitaj por malhelpi troagordon. Regularigo enkondukas punperiodon en la perdfunkcio, malinstigante la modelon iĝi tro kompleksa. Teknikoj kiel ekzemple L1 aŭ L2 reguligo, forlaso, aŭ frua ĉesado povas helpi mildigi trofitting aldonante limojn al la lernado de la modelo.
Gravas noti, ke troagordado povas esti influita de diversaj faktoroj, inkluzive de la grandeco kaj kvalito de la trejnaddatenoj, la komplekseco de la modelarkitekturo kaj la elektitaj hiperparametroj. Tial, estas kerna zorge taksi ĉi tiujn faktorojn dum trejnado kaj taksado de modeloj por eviti troagordon.
Rekoni troagordon en profundaj neŭralaj retoj kaj taksantoj implikas analizi la agadon pri validumado aŭ testdatenoj, monitori la diferencon inter trejnado kaj validumad-erarprocentoj, observante la konduton de la perdfunkcio, kaj utiligi reguligajn teknikojn. Komprenante ĉi tiujn indikilojn kaj prenante taŭgajn mezurojn, oni povas mildigi la malutilajn efikojn de troagordado kaj konstrui pli fortikajn kaj ĝeneraligeblajn modelojn.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Profundaj neŭralaj retoj kaj taksiloj:
- Ĉu profunda lernado povas esti interpretita kiel difinado kaj trejnado de modelo bazita sur profunda neŭrala reto (DNN)?
- Ĉu la kadro TensorFlow de Guglo ebligas pliigi la nivelon de abstraktado en disvolviĝo de maŝinlernado-modeloj (ekz. kun anstataŭigo de kodado per agordo)?
- Ĉu estas ĝuste, ke se datumserio estas granda oni bezonas malpli da taksado, kio signifas, ke la frakcio de la datumaro uzata por taksado povas esti malpliigita kun pliigita grandeco de la datumaro?
- Ĉu oni povas facile kontroli (aldonante kaj forigante) la nombron da tavoloj kaj nombro da nodoj en individuaj tavoloj ŝanĝante la tabelon provizitan kiel la kaŝita argumento de la profunda neŭrala reto (DNN)?
- Kio estas neŭralaj retoj kaj profundaj neŭralaj retoj?
- Kial profundaj neŭralaj retoj estas nomataj profundaj?
- Kio estas la avantaĝoj kaj malavantaĝoj de aldoni pli da nodoj al DNN?
- Kio estas la malaperanta gradienta problemo?
- Kio estas kelkaj el la malavantaĝoj de uzado de profundaj neŭralaj retoj kompare kun liniaj modeloj?
- Kiuj aldonaj parametroj povas esti personecigitaj en la DNN-klasigilo, kaj kiel ili kontribuas al fajnagordo de la profunda neŭrala reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Profundaj neŭralaj retoj kaj taksiloj