Ahhoz, hogy felismerjük, ha egy modell túlillesztett, meg kell értenünk a túlillesztés fogalmát és annak a gépi tanulásban betöltött következményeit. Túlillesztésről akkor beszélünk, ha egy modell kivételesen jól teljesít a betanítási adatokon, de nem tud általánosítani új, nem látott adatokra. Ez a jelenség káros a modell előrejelző képességére, és valós forgatókönyvek esetén gyenge teljesítményhez vezethet. A mély neurális hálózatokkal és a Google Cloud Machine Learningen belüli becslésekkel összefüggésben több mutató is segíthet a túlillesztés azonosításában.
A túlillesztés egyik gyakori jele a modell betanítási adatokon és a validációs vagy tesztadatokon nyújtott teljesítménye közötti jelentős különbség. Ha egy modell túl van illesztve, "megjegyzi" a képzési példákat, ahelyett, hogy megtanulná a mögöttes mintákat. Ennek eredményeként nagy pontosságot érhet el az edzéskészleten, de nehezen tud pontos előrejelzéseket adni az új adatokra. A modell teljesítményének külön validációs vagy tesztkészleten történő értékelésével felmérhető, hogy nem történt-e túlillesztés.
A túlillesztés másik jele a modell betanítási és érvényesítési hibaaránya közötti nagy különbség. A betanítási folyamat során a modell igyekszik minimalizálni a hibáját paramétereinek módosításával. Ha azonban a modell túl bonyolulttá válik, vagy túl sokáig tanítják, előfordulhat, hogy a zajt a betanítási adatokba illeszti, nem pedig a mögöttes mintákat. Ez alacsony betanítási hibaarányhoz, de lényegesen magasabb érvényesítési hibaarányhoz vezethet. Ezen hibaarányok trendjének nyomon követése segíthet a túlillesztés azonosításában.
Ezenkívül a modell veszteségfüggvényének viselkedésének megfigyelése betekintést nyújthat a túlillesztésbe. A veszteségfüggvény a modell előrejelzett kimenetei és a tényleges célok közötti eltérést méri. Egy túlillesztett modellben a betanítási adatok veszteségfüggvénye tovább csökkenhet, miközben az érvényesítési adatok vesztesége növekedni kezd. Ez azt jelzi, hogy a modell egyre inkább a képzési példákra specializálódik, és elveszíti általánosító képességét.
Szabályozási technikák is alkalmazhatók a túlillesztés megelőzésére. A szabályosítás büntetési tételt vezet be a veszteségfüggvénybe, eltántorítva attól, hogy a modell túl bonyolulttá váljon. Az olyan technikák, mint az L1 vagy L2 rendszeresítés, lemorzsolódás vagy korai leállítás, segíthetnek enyhíteni a túlillesztést azáltal, hogy korlátokat adnak a modell tanulási folyamatának.
Fontos megjegyezni, hogy a túlillesztést számos tényező befolyásolhatja, beleértve a betanítási adatok mérete és minősége, a modell architektúra összetettsége és a választott hiperparaméterek. Ezért kulcsfontosságú, hogy gondosan felmérjük ezeket a tényezőket a modellek képzése és értékelése során, hogy elkerüljük a túlillesztést.
A mély neurális hálózatokban és becslésekben a túlillesztés felismerése magában foglalja az érvényesítési vagy tesztadatok teljesítményének elemzését, a betanítási és érvényesítési hibaarányok közötti különbség figyelését, a veszteségfüggvény viselkedésének megfigyelését és a regularizációs technikák alkalmazását. Ezen mutatók megértésével és megfelelő intézkedések megtételével mérsékelhetők a túlillesztés káros hatásai, és robusztusabb és általánosíthatóbb modellek készíthetők.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Mély ideghálózatok és becslők:
- Értelmezhető-e a mély tanulás egy mély neurális hálózaton (DNN) alapuló modell meghatározása és betanításaként?
- A Google TensorFlow keretrendszere lehetővé teszi-e az absztrakció szintjének növelését a gépi tanulási modellek fejlesztése során (pl. a kódolás konfigurációra cserélésével)?
- Helyes-e, hogy ha az adatkészlet nagy, akkor kevesebb kiértékelésre van szükség, ami azt jelenti, hogy az adathalmaz méretének növelésével csökkenthető a kiértékeléshez használt adathalmaz töredéke?
- Könnyen szabályozható (adásával és eltávolításával) a rétegek és az egyes rétegekben található csomópontok száma a mély neurális hálózat (DNN) rejtett argumentumaként megadott tömb megváltoztatásával?
- Mik azok a neurális hálózatok és a mély neurális hálózatok?
- Miért nevezik a mély neurális hálózatokat mélynek?
- Milyen előnyei és hátrányai vannak annak, ha több csomópontot adunk a DNN-hez?
- Mi az eltűnő gradiens probléma?
- Melyek a mély neurális hálózatok használatának hátrányai a lineáris modellekhez képest?
- Milyen további paraméterek szabhatók testre a DNN osztályozóban, és hogyan járulnak hozzá a mély neurális hálózat finomhangolásához?
További kérdések és válaszok a Mély neurális hálózatok és becslések részben