Pliigi la nombron da neŭronoj en artefarita neŭrala reto-tavolo povas ja prezenti pli altan riskon de parkerigo, eble kondukante al troagordado. Trofitting okazas kiam modelo lernas la detalojn kaj bruon en la trejnaddatenoj ĝis la mezuro ke ĝi negative influas la efikecon de la modelo sur neviditaj datenoj. Tio estas ofta problemo en maŝinlernado, inkluzive de neŭralaj retoj, kaj povas signife redukti la ĝeneraligkapablojn de la modelo.
Kiam neŭrala reto havas tro multajn neŭronojn en aparta tavolo, ĝi pliigas la kapaciton de la modelo lerni malsimplajn ŝablonojn ĉeestantajn en la trejnaj datumoj. Tiu pliigita kapacito povas rezultigi la reton parkerigi la trejnajn ekzemplojn anstataŭe de lernado de la subestaj padronoj kiuj ĝeneraligas bone al neviditaj datenoj. Kiel sekvo, la modelo povas rezulti escepte bone en la trejnaddatenoj sed malsukcesas ĝeneraligi al novaj, neviditaj datenoj, kondukante al malbona efikeco en real-mondaj aplikoj.
Por kompreni ĉi tiun koncepton pli bone, konsideru ekzemplon, kie neŭrala reto estas trejnita por klasifiki bildojn de katoj kaj hundoj. Se la reto havas troan nombron da neŭronoj en aparta tavolo, ĝi povas komenci parkerigi specifajn trajtojn de la trejnaj bildoj, kiel la fono aŭ lumkondiĉoj, prefere ol temigi distingi karakterizaĵojn inter katoj kaj hundoj. Tio povas konduki al troagordado, kie la modelo rezultas malbone kiam prezentita kun bildoj kiujn ĝi ne vidis antaŭe, ĉar ĝi ne lernis la esencajn ecojn kiuj diferencigas inter la du klasoj.
Unu ofta aliro por mildigi la riskon de troagordado dum pliigado de la nombro da neŭronoj en neŭrala retotavolo estas tra reguligteknikoj. Reguligmetodoj, kiel ekzemple L1 kaj L2 reguligo, ĉesigo kaj frua ĉesado, estas uzataj por malhelpi la reton iĝi tro kompleksa kaj tro ĝustigi la trejnajn datumojn. Tiuj teknikoj lanĉas limojn dum la trejnadprocezo, instigante la modelon temigi lernadon de la esencaj padronoj en la datenoj prefere ol parkerigado de specifaj ekzemploj.
Dum pliigi la nombron da neŭronoj en artefarita neŭrala reto-tavolo povas plifortigi la kapaciton de la modelo lerni malsimplajn ŝablonojn, ĝi ankaŭ pliigas la riskon de parkerigado kaj troagordado. Utiligi konvenajn reguligigajn teknikojn estas decida por ekvilibrigi inter modelkomplekseco kaj ĝeneraliga efikeco, certigante ke la neŭrala reto povas efike lerni de la datenoj sen troa ĝustigo.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kiel oni povas uzi enkonstruan tavolon por aŭtomate asigni taŭgajn aksojn por intrigo de reprezentado de vortoj kiel vektoroj?
- Kio estas la celo de maksimuma kunigo en CNN?
- Kiel estas la procedo de eltiro de trajto en konvolucia neŭrala reto (CNN) aplikata al bildrekono?
- Ĉu necesas uzi nesinkronan lernan funkcion por maŝinlernado-modeloj, kiuj funkcias en TensorFlow.js?
- Kio estas la parametro de maksimuma nombro da vortoj de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ĉu TensorFlow Keras Tokenizer API povas esti uzata por trovi plej oftajn vortojn?
- Kio estas TOCO?
- Kio estas la rilato inter kelkaj epokoj en maŝinlernada modelo kaj la precizeco de antaŭdiro de funkciado de la modelo?
- Ĉu la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow produktas pliigitan trejnan datumon bazitan sur naturaj grafikaj datumoj?
- Kio estas la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals