Neironu skaita palielināšana mākslīgā neironu tīkla slānī patiešām var radīt lielāku iegaumēšanas risku, kas, iespējams, var izraisīt pārmērīgu ietilpību. Pārmērīga pielāgošana notiek, kad modelis apgūst apmācības datu detaļas un troksni tādā mērā, ka tas negatīvi ietekmē modeļa veiktspēju neredzamiem datiem. Tā ir izplatīta problēma mašīnmācībā, tostarp neironu tīklos, un var ievērojami samazināt modeļa vispārināšanas iespējas.
Ja neironu tīklā ir pārāk daudz neironu noteiktā slānī, tas palielina modeļa spēju apgūt sarežģītus modeļus, kas atrodas apmācības datos. Šīs paaugstinātās jaudas rezultātā tīkls var iegaumēt apmācības piemērus, nevis apgūt pamatā esošos modeļus, kas labi vispārina neredzamus datus. Rezultātā modelis var īpaši labi darboties apmācības datos, bet nespēj vispārināt uz jauniem, neredzētiem datiem, kas izraisa sliktu veiktspēju reālās pasaules lietojumprogrammās.
Lai labāk izprastu šo jēdzienu, apsveriet piemēru, kur neironu tīkls tiek apmācīts, lai klasificētu kaķu un suņu attēlus. Ja tīklā ir pārāk daudz neironu noteiktā slānī, tas var sākt iegaumēt īpašas apmācības attēlu iezīmes, piemēram, fonu vai apgaismojuma apstākļus, nevis koncentrēties uz kaķu un suņu atšķirīgām īpašībām. Tas var novest pie pārmērības, kad modelis darbojas slikti, ja tiek parādīti attēli, ko tas iepriekš nav redzējis, jo tas nav apguvis galvenās iezīmes, kas atšķir abas klases.
Viena izplatīta pieeja, lai mazinātu pārmērīgas pielāgošanas risku, palielinot neironu skaitu neironu tīkla slānī, ir regularizācijas metodes. Regularizācijas metodes, piemēram, L1 un L2 legalizācija, pārtraukšana un agrīna apturēšana, tiek izmantotas, lai tīkls nekļūtu pārāk sarežģīts un pārmērīgi pielāgotu apmācības datus. Šīs metodes ievieš ierobežojumus apmācības procesā, mudinot modeli koncentrēties uz būtisku datu modeļu apgūšanu, nevis konkrētu piemēru iegaumēšanu.
Lai gan neironu skaita palielināšana mākslīgā neironu tīkla slānī var uzlabot modeļa spēju apgūt sarežģītus modeļus, tas arī palielina iegaumēšanas un pārmērīgas pielāgošanas risku. Piemērotu regularizācijas paņēmienu izmantošana ir ļoti svarīga, lai panāktu līdzsvaru starp modeļa sarežģītību un vispārināšanas veiktspēju, nodrošinot, ka neironu tīkls var efektīvi mācīties no datiem bez pārmērīgas pielāgošanas.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
Vairāk jautājumu un atbilžu:
- Lauks: Mākslīgais intelekts
- programma: EITC/AI/TFF TensorFlow pamati (dodieties uz sertifikācijas programmu)
- Nodarbība: Pārmērīgas un nepietiekamas problēmas (dodieties uz saistīto nodarbību)
- Tēma: Modeļa pārmērīgas un nepietiekamas pielāgošanas problēmu risināšana - 1. daļa (dodieties uz saistīto tēmu)