Et tuvastada, kas mudel on ülepaigutatud, tuleb mõista ülepaigutamise mõistet ja selle mõju masinõppele. Ülesobitamine toimub siis, kui mudel toimib treeningandmetega erakordselt hästi, kuid ei suuda üldistada uutele, nähtamatutele andmetele. See nähtus kahjustab mudeli ennustamisvõimet ja võib reaalsetes stsenaariumides viia halva jõudluseni. Google Cloud Machine Learningi sügavate närvivõrkude ja hinnangute kontekstis on mitu indikaatorit, mis aitavad tuvastada ülepaigutamist.
Üks levinud märk ülepaigutusest on oluline erinevus mudeli jõudluse vahel treeningandmete ja selle toimivuse vahel valideerimis- või katseandmete alusel. Kui mudel on liiga kohandatud, jätab see koolitusnäited pähe, selle asemel et õppida aluseks olevaid mustreid. Selle tulemusena võib see treeningkomplektis saavutada suure täpsuse, kuid uute andmete põhjal on raske teha täpseid ennustusi. Hinnates mudeli toimivust eraldi valideerimis- või testikomplektis, saab hinnata, kas on toimunud ülepaigutamine.
Veel üks ülepaigutamise märk on mudeli koolituse ja valideerimise veamäärade suur erinevus. Treeningprotsessi käigus püüab mudel oma viga minimeerida, kohandades oma parameetreid. Kui aga mudel muutub liiga keeruliseks või seda treenitakse liiga kaua, võib see hakata sobitama treeningandmetesse pigem müra kui aluseks olevaid mustreid. See võib kaasa tuua madala koolituse veamäära, kuid oluliselt suurema valideerimise veamäära. Nende veamäärade suundumuste jälgimine võib aidata tuvastada ülepaigutamist.
Lisaks võib mudeli kadufunktsiooni käitumise jälgimine anda ülevaate ülepaigutamise kohta. Kaofunktsioon mõõdab lahknevust mudeli prognoositud väljundite ja tegelike eesmärkide vahel. Ülesobitatud mudelis võib treeningandmete kadumise funktsioon jätkuvalt väheneda, samal ajal kui valideerimisandmete kadu hakkab suurenema. See näitab, et mudel on üha enam spetsialiseerunud koolitusnäidetele ja kaotab oma üldistusvõimet.
Ülesobivuse vältimiseks võib kasutada ka reguleerimistehnikaid. Regulariseerimine lisab kahjufunktsioonile karistuse, mis takistab mudeli muutumist liiga keeruliseks. Sellised võtted nagu L1 või L2 seadustamine, väljalangemine või varajane peatamine võivad aidata leevendada liigsobivust, lisades mudeli õppeprotsessile piiranguid.
Oluline on märkida, et ülepaigutamist võivad mõjutada mitmesugused tegurid, sealhulgas treeningandmete suurus ja kvaliteet, mudeli arhitektuuri keerukus ja valitud hüperparameetrid. Seetõttu on ülimalt oluline neid tegureid koolitamise ja mudelite hindamise ajal hoolikalt hinnata, et vältida liigsobivust.
Sügavate närvivõrkude ja hindajate ülepaigutamise tuvastamine hõlmab valideerimis- või katseandmete toimivuse analüüsimist, koolituse ja valideerimise veamäärade erinevuse jälgimist, kadufunktsiooni käitumise jälgimist ja regulatsioonitehnikate kasutamist. Nende näitajate mõistmisel ja asjakohaste meetmete võtmisel saab leevendada ülepaigutamise kahjulikke mõjusid ning luua tugevamaid ja üldistatavamaid mudeleid.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Sügavad närvivõrgud ja hindajad:
- Kas süvaõpet saab tõlgendada kui sügaval närvivõrgul (DNN) põhineva mudeli määratlemist ja koolitamist?
- Kas Google'i TensorFlow raamistik võimaldab masinõppe mudelite arendamisel tõsta abstraktsioonitaset (nt kodeerimise asendamisel konfiguratsiooniga)?
- Kas on õige, et kui andmestik on suur, on vaja vähem hindamist, mis tähendab, et hindamiseks kasutatava andmestiku osa saab andmestiku suurendamisega vähendada?
- Kas kihtide arvu ja sõlmede arvu üksikutes kihtides saab hõlpsasti kontrollida (lisades ja eemaldades), muutes sügava närvivõrgu (DNN) peidetud argumendina esitatud massiivi?
- Mis on närvivõrgud ja sügavad närvivõrgud?
- Miks nimetatakse sügavaid närvivõrke sügavaks?
- Millised on DNN-i sõlmede lisamise eelised ja puudused?
- Mis on kaduva gradiendi probleem?
- Millised on sügavate närvivõrkude kasutamise puudused võrreldes lineaarsete mudelitega?
- Milliseid täiendavaid parameetreid saab DNN-i klassifikaatoris kohandada ja kuidas need aitavad kaasa sügava närvivõrgu peenhäälestamisele?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid sügavates närvivõrkudes ja hinnangutes