Да бисмо препознали да ли је модел преоптерећен, мора се разумети концепт преоптерећења и његове импликације у машинском учењу. Претеривање се дешава када модел ради изузетно добро на подацима о обуци, али не успе да се генерализује на нове, невидљиве податке. Овај феномен је штетан за предиктивну способност модела и може довести до лоших перформанси у сценаријима из стварног света. У контексту дубоких неуронских мрежа и процењивача у оквиру Гоогле Цлоуд машинског учења, постоји неколико индикатора који могу помоћи у идентификацији претераног прилагођавања.
Један уобичајени знак прекомерног прилагођавања је значајна разлика између перформанси модела на подацима о обуци и његовог учинка на подацима о валидацији или тесту. Када је модел превише опремљен, он "памти" примере обуке уместо да учи основне обрасце. Као резултат тога, може постићи високу прецизност на сету за обуку, али се борити да направи тачна предвиђања на основу нових података. Оцењивањем перформанси модела на засебном скупу за валидацију или тестирање, може се проценити да ли је дошло до претеривања.
Још један показатељ прекомерног прилагођавања је велика разлика између стопе грешке у обучавању модела и валидације. Током процеса обуке, модел покушава да минимизира своју грешку прилагођавањем својих параметара. Међутим, ако модел постане превише сложен или се обучава предуго, може почети да се уклапа у шум у податке о обуци, а не у основне обрасце. Ово може довести до ниске стопе грешака у обуци, али до знатно веће стопе грешке у валидацији. Праћење тренда ових стопа грешака може помоћи у идентификацији прекомерне опреме.
Поред тога, посматрање понашања функције губитка модела може пружити увид у прекомерно прилагођавање. Функција губитка мери неслагање између предвиђених резултата модела и стварних циљева. У преоптерећеном моделу, функција губитка података за обуку може наставити да се смањује док губитак на подацима за валидацију почиње да расте. Ово указује да се модел све више специјализује за примере обуке и губи способност генерализације.
Технике регуларизације се такође могу користити да би се спречило прекомерно уклапање. Регуларизација уводи термин казне у функцију губитка, обесхрабрујући модел да постане превише сложен. Технике као што су Л1 или Л2 регуларизација, напуштање или рано заустављање могу помоћи у ублажавању преоптерећења додавањем ограничења процесу учења модела.
Важно је напоменути да на прекомерно прилагођавање могу утицати различити фактори, укључујући величину и квалитет података за обуку, сложеност архитектуре модела и изабране хиперпараметре. Због тога је кључно пажљиво проценити ове факторе током обуке и евалуације модела како би се избегло прекомерно прилагођавање.
Препознавање преоптерећења у дубоким неуронским мрежама и процењивачима укључује анализу перформанси на валидационим или тестним подацима, праћење разлике између стопа грешака у обуци и валидацији, посматрање понашања функције губитка и коришћење техника регуларизације. Разумевањем ових индикатора и предузимањем одговарајућих мера, могуће је ублажити штетне ефекте прекомерног прилагођавања и изградити робусније моделе који се могу генерализовати.
Остала недавна питања и одговори у вези Дубоке неуронске мреже и проценитељи:
- Да ли се дубоко учење може тумачити као дефинисање и обучавање модела заснованог на дубокој неуронској мрежи (ДНН)?
- Да ли Гоогле-ов ТенсорФлов оквир омогућава повећање нивоа апстракције у развоју модела машинског учења (нпр. заменом кодирања конфигурацијом)?
- Да ли је тачно да ако је скуп података велики потребно је мање евалуације, што значи да се део скупа података који се користи за евалуацију може смањити са повећањем величине скупа података?
- Може ли се лако контролисати (додавањем и уклањањем) број слојева и број чворова у појединачним слојевима променом низа који се даје као скривени аргумент дубоке неуронске мреже (ДНН)?
- Шта су неуронске мреже и дубоке неуронске мреже?
- Зашто се дубоке неуронске мреже називају дубоке?
- Које су предности и недостаци додавања више чворова ДНН-у?
- Шта је проблем нестајања градијента?
- Који су неки од недостатака коришћења дубоких неуронских мрежа у поређењу са линеарним моделима?
- Који додатни параметри се могу прилагодити у ДНН класификатору и како они доприносе фином подешавању дубоке неуронске мреже?
Погледајте више питања и одговора у Дубоким неуронским мрежама и процењивачима