Повећање броја неурона у слоју вештачке неуронске мреже заиста може представљати већи ризик од памћења, што потенцијално доводи до прекомерног прилагођавања. Претеривање се дешава када модел научи детаље и шум у подацима о обуци до те мере да негативно утиче на перформансе модела на невидљивим подацима. Ово је уобичајен проблем у машинском учењу, укључујући неуронске мреже, и може значајно да смањи способност генерализације модела.
Када неуронска мрежа има превише неурона у одређеном слоју, то повећава капацитет модела да научи сложене обрасце присутне у подацима о обуци. Овај повећани капацитет може довести до тога да мрежа памти примере обуке уместо да учи основне обрасце који се добро генерализују на невидљиве податке. Као последица тога, модел може да ради изузетно добро на подацима о обуци, али не успе да се генерализује на нове, невидљиве податке, што доводи до лоших перформанси у апликацијама у стварном свету.
Да бисте боље разумели овај концепт, размотрите пример где се неуронска мрежа обучава да класификује слике мачака и паса. Ако мрежа има превелик број неурона у одређеном слоју, може почети да памти специфичне карактеристике слика за обуку, као што су позадина или услови осветљења, уместо да се фокусира на разликовање карактеристика између мачака и паса. Ово може довести до прекомерног прилагођавања, где се модел лоше понаша када се приказује са сликама које раније није видео, јер није научио суштинске карактеристике које разликују ове две класе.
Један уобичајени приступ за ублажавање ризика од прекомерног прилагођавања приликом повећања броја неурона у слоју неуронске мреже је кроз технике регуларизације. Методе регуларизације, као што су Л1 и Л2 регуларизација, одустајање и рано заустављање, користе се да би се спречило да мрежа постане превише сложена и да се претерано уклапа у податке обуке. Ове технике уводе ограничења током процеса обуке, подстичући модел да се фокусира на учење основних образаца у подацима уместо на памћење конкретних примера.
Док повећање броја неурона у слоју вештачке неуронске мреже може побољшати способност модела да научи сложене обрасце, то такође повећава ризик од памћења и претеривања. Примена одговарајућих техника регуларизације је кључна за успостављање равнотеже између сложености модела и перформанси генерализације, обезбеђујући да неуронска мрежа може ефикасно да учи из података без претеривања.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс