Süvaõppe valdkonnas, eriti mudeli hindamise ja tulemuslikkuse hindamise kontekstis, on valimivälise kadumise ja valideerimise kaotuse eristamine ülimalt oluline. Nende mõistete mõistmine on ülioluline praktikute jaoks, kes soovivad mõista oma süvaõppe mudelite tõhusust ja üldistusvõimet.
Nende terminite keerukusse süvenemiseks tuleb esmalt mõista andmekogude koolituse, valideerimise ja testimise põhikontseptsioone masinõppe mudelite kontekstis. Süvaõppemudeli väljatöötamisel jagatakse andmestik tavaliselt kolmeks peamiseks alamhulgaks: koolituskomplekt, valideerimiskomplekt ja testikomplekt. Treeningkomplekti kasutatakse mudeli treenimiseks, raskuste ja kalde reguleerimiseks, et minimeerida kaotusfunktsiooni ja parandada prognoositavat jõudlust. Valideerimiskomplekt seevastu toimib sõltumatu andmestikuna, mida kasutatakse hüperparameetrite peenhäälestamiseks ja treeningprotsessi ajal liigse sobitamise vältimiseks. Lõpuks kasutatakse testikomplekti mudeli toimivuse hindamiseks nähtamatute andmete põhjal, pakkudes ülevaadet selle üldistusvõimalustest.
Valimiväline kadu, tuntud ka kui testikadu, viitab veamõõdikule, mis arvutatakse testikomplektis pärast mudeli väljaõpetamist ja valideerimist. See esindab mudeli toimivust nähtamatutel andmetel ja on oluline näitaja selle võime kohta üldistada uutele, nähtamatutele juhtumitele. Valimiväline kadu on mudeli ennustusvõime hindamise põhinäitaja ja seda kasutatakse sageli erinevate mudelite või häälestuskonfiguratsioonide võrdlemiseks, et valida kõige paremini toimiv.
Teisest küljest on valideerimise kadu veamõõdik, mis arvutatakse koolitusprotsessi käigus valideerimiskomplekti põhjal. Seda kasutatakse mudeli jõudluse jälgimiseks andmetel, mille kohta seda pole õpetatud, aidates vältida ülepaigutamist ja suunata hüperparameetrite (nt õppimiskiirus, partii suurus või võrguarhitektuur) valimist. Valideerimise kadu annab mudelikoolituse ajal väärtuslikku tagasisidet, võimaldades praktikutel teha teadlikke otsuseid mudeli optimeerimise ja häälestamise kohta.
Oluline on märkida, et kuigi valideerimise kadu on mudeli arendamise ja peenhäälestuse oluline mõõdik, on mudeli jõudluse ülim mõõt selle valimivälises kadumises. Valimiväline kadu peegeldab seda, kui hästi mudel üldistab uutele, nähtamatutele andmetele ja on kriitiline mõõdik selle reaalses maailmas rakendatavuse ja ennustamisvõime hindamisel.
Valimiväline kadu ja valideerimise kadu mängivad süvaõppe mudelite hindamisel ja optimeerimisel erinevat, kuid täiendavat rolli. Kuigi valideerimise kadu juhib mudeli arendamist ja hüperparameetrite häälestamist koolituse ajal, annab valimiväline kadu lõpliku hinnangu mudeli üldistusvõimele nähtamatutel andmetel, olles mudeli jõudluse hindamise ülim etalon.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/DLPP sügav õppimine Pythoni ja PyTorchiga:
- Kui soovitakse konvolutsioonilises närvivõrgus värvipilte ära tunda, kas siis tuleb hallskaala kujutiste tuvastamisel lisada veel üks mõõde?
- Kas aktiveerimisfunktsiooni võib pidada aju neuroni jäljendamiseks, kas süttimisel või mitte?
- Kas PyTorchi saab võrrelda mõne lisafunktsiooniga GPU-l töötava NumPyga?
- Kas PyTorchi käivitatud närvivõrgu mudeli praktiliseks analüüsiks peaks kasutama tensorplaati või piisab matplotlibist?
- Kas PyTorchi saab võrrelda GPU-l töötava NumPy-ga, millel on mõned lisafunktsioonid?
- Kas see väide on tõene või vale "Klassifitseeriva närvivõrgu puhul peaks tulemuseks olema klassidevaheline tõenäosusjaotus."
- Kas sügava õppimisega närvivõrgu mudeli käivitamine PyTorchis mitmel GPU-l on väga lihtne protsess?
- Kas tavalist närvivõrku saab võrrelda peaaegu 30 miljardi muutuja funktsiooniga?
- Mis on suurim konvolutsiooniline närvivõrk?
- Kui sisendiks on ViTPose väljundiks olev soojuskaarti salvestavate numpy massiivide loend ja iga numpy faili kuju on [1, 17, 64, 48], mis vastab keha 17 võtmepunktile, siis millist algoritmi saab kasutada?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/DLPP süvaõppes Pythoni ja PyTorchiga