Щоб розпізнати, чи переобладнана модель, необхідно зрозуміти концепцію переобладнання та його наслідки для машинного навчання. Переобладнання відбувається, коли модель надзвичайно добре працює з навчальними даними, але не може узагальнити нові, невідомі дані. Це явище шкодить передбачуваній здатності моделі та може призвести до низької продуктивності в реальних сценаріях. У контексті глибоких нейронних мереж і оцінювачів у Google Cloud Machine Learning існує кілька індикаторів, які можуть допомогти виявити переобладнання.
Однією з поширених ознак переобладнання є значна різниця між продуктивністю моделі на даних навчання та її продуктивністю на даних перевірки або тестування. Коли модель переобладнана, вона «заучує» навчальні приклади замість того, щоб вивчати базові шаблони. У результаті він може досягти високої точності на навчальному наборі, але важко зробити точні прогнози на нових даних. Оцінюючи продуктивність моделі на окремій перевірці або тестовому наборі, можна оцінити, чи відбулося переобладнання.
Іншим свідченням переобладнання є велика різниця між частотою помилок навчання та перевірки моделі. У процесі навчання модель намагається мінімізувати свою похибку, регулюючи свої параметри. Однак, якщо модель стає надто складною або тренується занадто довго, вона може почати відповідати шуму в навчальних даних, а не основним шаблонам. Це може призвести до низького рівня помилок навчання, але значно вищого рівня помилок перевірки. Моніторинг тенденції цих рівнів помилок може допомогти виявити переобладнання.
Крім того, спостереження за поведінкою функції втрат моделі може дати розуміння переобладнання. Функція втрат вимірює невідповідність між прогнозованими результатами моделі та фактичними цілями. У переобладнаній моделі функція втрат на даних навчання може продовжувати зменшуватися, тоді як втрати на даних перевірки починають збільшуватися. Це свідчить про те, що модель все більше спеціалізується на навчальних прикладах і втрачає здатність до узагальнення.
Техніки регулярізації також можуть бути використані для запобігання переобладнанню. Регуляризація вводить штрафний термін для функції втрат, перешкоджаючи тому, щоб модель стала занадто складною. Такі методи, як регулярізація L1 або L2, відсівання або рання зупинка, можуть допомогти пом’якшити переобладнання шляхом додавання обмежень до процесу навчання моделі.
Важливо відзначити, що на переобладнання можуть впливати різні фактори, включаючи розмір і якість навчальних даних, складність архітектури моделі та вибрані гіперпараметри. Тому дуже важливо ретельно оцінювати ці фактори під час навчання та оцінки моделей, щоб уникнути переобладнання.
Розпізнавання переобладнання в глибоких нейронних мережах і оцінювачах передбачає аналіз продуктивності даних перевірки або тестування, моніторинг різниці між частотою помилок навчання та перевірки, спостереження за поведінкою функції втрат і використання методів регулярізації. Розуміючи ці показники та вживаючи відповідних заходів, можна пом’якшити згубні наслідки переобладнання та побудувати більш надійні та узагальнювані моделі.
Інші останні запитання та відповіді щодо Глибокі нейронні мережі та оцінювачі:
- Чи можна трактувати глибоке навчання як визначення та навчання моделі на основі глибокої нейронної мережі (DNN)?
- Чи дозволяє фреймворк Google TensorFlow підвищити рівень абстракції в розробці моделей машинного навчання (наприклад, із заміною кодування конфігурацією)?
- Чи правильно, що якщо набір даних великий, потрібно менше оцінювання, що означає, що частка набору даних, яка використовується для оцінки, може бути зменшена зі збільшенням розміру набору даних?
- Чи можна легко контролювати (додаючи та видаляючи) кількість шарів і кількість вузлів на окремих шарах, змінюючи масив, який надається як прихований аргумент глибокої нейронної мережі (DNN)?
- Що таке нейронні мережі та глибокі нейронні мережі?
- Чому глибинні нейронні мережі називають глибокими?
- Які переваги та недоліки додавання додаткових вузлів до DNN?
- Що таке проблема зникаючого градієнта?
- Які деякі з недоліків використання глибоких нейронних мереж порівняно з лінійними моделями?
- Які додаткові параметри можна налаштувати в класифікаторі DNN і як вони сприяють тонкому налаштуванню глибокої нейронної мережі?
Більше запитань і відповідей дивіться в Deep Neural Networks and estimators