Neuronite arvu suurendamine tehisnärvivõrgu kihis võib tõepoolest kaasa tuua suurema meeldejätmise riski, mis võib viia ülepaigutamiseni. Ülesobitamine toimub siis, kui mudel õpib koolitusandmete üksikasju ja müra sel määral, et see mõjutab negatiivselt mudeli jõudlust nähtamatutel andmetel. See on masinõppes, sealhulgas närvivõrkudes, tavaline probleem ja võib oluliselt vähendada mudeli üldistusvõimet.
Kui närvivõrgus on teatud kihis liiga palju neuroneid, suurendab see mudeli võimet õppida koolitusandmetes esinevaid keerulisi mustreid. Selle kõrgendatud suutlikkuse tulemuseks võib olla see, et võrk jätab koolitusnäited meelde, selle asemel et õppida nende aluseks olevaid mustreid, mis üldistavad hästi nähtamatuteks andmeteks. Selle tulemusena võib mudel treeningandmetega erakordselt hästi toimida, kuid ei suuda üldistada uutele, nähtamatutele andmetele, mis toob kaasa kehva jõudluse reaalsetes rakendustes.
Selle kontseptsiooni paremaks mõistmiseks kaaluge näidet, kus närvivõrku õpetatakse klassifitseerima kasside ja koerte kujutisi. Kui võrgus on teatud kihis liiga palju neuroneid, võib see hakata meelde jätma treeningpiltide spetsiifilisi omadusi, nagu taust või valgustingimused, selle asemel, et keskenduda kasside ja koerte omaduste eristamisele. See võib viia ülepaigutamiseni, kus mudel toimib halvasti, kui talle esitatakse pilte, mida ta pole varem näinud, kuna see ei ole õppinud olulisi funktsioone, mis kaht klassi eristavad.
Üks levinud lähenemisviis närvivõrgu kihis neuronite arvu suurendamisel ülepaigutamise riski vähendamiseks on reguleerimismeetodid. Regulariseerimismeetodeid, nagu L1 ja L2 reguleerimine, katkestamine ja varajane peatamine, kasutatakse selleks, et võrk ei muutuks liiga keeruliseks ja ei sobiks treeningandmetega üle. Need tehnikad seavad koolitusprotsessi ajal sisse piiranguid, julgustades mudelit keskenduma andmete oluliste mustrite õppimisele, mitte konkreetsete näidete meeldejätmisele.
Kuigi neuronite arvu suurendamine tehisnärvivõrgu kihis võib suurendada mudeli võimet õppida keerulisi mustreid, suurendab see ka meeldejätmise ja ülepaigutamise ohtu. Asjakohaste reguleerimistehnikate kasutamine on ülioluline, et leida tasakaal mudeli keerukuse ja üldistamise jõudluse vahel, tagades, et närvivõrk saab andmetest tõhusalt õppida ilma ülepaigutamiseta.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis