Čo je to regularizácia?
Regularizácia v kontexte strojového učenia je dôležitou technikou používanou na zvýšenie výkonu zovšeobecnenia modelov, najmä pri práci s vysokorozmernými údajmi alebo zložitými modelmi, ktoré sú náchylné na nadmerné prispôsobenie. Prepracovanie nastane, keď sa model naučí nielen základné vzorce v trénovacích údajoch, ale aj hluk, čo má za následok nekvalitné
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Sedem krokov strojového učenia
Aké sú hyperparametre algoritmu?
V oblasti strojového učenia, najmä v kontexte umelej inteligencie (AI) a cloudových platforiem, ako je Google Cloud Machine Learning, hrajú hyperparametre rozhodujúcu úlohu vo výkone a efektívnosti algoritmov. Hyperparametre sú externé konfigurácie nastavené pred začatím tréningového procesu, ktoré riadia správanie sa učiaceho algoritmu a priamo
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Akú úlohu hrá výpadok pri prevencii nadmerného vybavenia počas tréningu modelu hlbokého učenia a ako je implementovaný v Kerase?
Dropout je regularizačná technika používaná pri trénovaní modelov hlbokého učenia, aby sa predišlo nadmernému vybaveniu. Prepracovanie nastane, keď sa model naučí podrobnosti a šum v trénovacích údajoch do takej miery, že na nových, neviditeľných údajoch funguje zle. Dropout rieši tento problém náhodným „vypadnutím“ časti neurónov počas
Povedie príliš dlhé trénovanie neurónovej siete k nadmernému vybaveniu?
Názor, že dlhodobé trénovanie neurónových sietí nevyhnutne vedie k nadmernému vybaveniu, je citlivá téma, ktorá si vyžaduje komplexné preskúmanie. Prepracovanie je základnou výzvou v strojovom učení, najmä v hlbokom učení, kde model funguje dobre na tréningových údajoch, ale slabo na neviditeľných údajoch. K tomuto javu dochádza, keď sa model nielen učí
Ako techniky regularizácie, ako je výpadok, regularizácia L2 a skoré zastavenie, pomáhajú zmierniť nadmernú montáž v neurónových sieťach?
Regulačné techniky, ako je výpadok, regularizácia L2 a skoré zastavenie, sú nápomocné pri zmierňovaní nadmerného vybavenia v neurónových sieťach. Prepracovanie nastane, keď sa model naučí skôr šum v trénovacích údajoch ako základný vzor, čo vedie k slabému zovšeobecneniu na nové, neviditeľné údaje. Každá z týchto metód regularizácie rieši nadmerné vybavenie prostredníctvom rôznych mechanizmov, čím prispieva
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Neurónové siete, Základy neurónových sietí, Preskúmanie skúšky
Zvyšuje zvýšenie počtu neurónov vo vrstve umelej neurónovej siete riziko zapamätania, ktoré vedie k preplneniu?
Zvýšenie počtu neurónov vo vrstve umelej neurónovej siete môže skutočne predstavovať vyššie riziko zapamätania, čo môže viesť k nadmernému prispôsobeniu. Prepracovanie nastane, keď sa model naučí detaily a šum v trénovacích údajoch do takej miery, že to negatívne ovplyvní výkon modelu na neviditeľných údajoch. Toto je bežný problém
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Problémy s nadmerným vybavením a nedostatočným vybavením, Riešenie problémov s nadmerným a nedostatočným vybavením modelu - časť 1
Dá sa bežná neurónová sieť porovnať s funkciou takmer 30 miliárd premenných?
Bežnú neurónovú sieť možno skutočne porovnať s funkciou takmer 30 miliárd premenných. Aby sme pochopili toto porovnanie, musíme zvážiť základné koncepty neurónových sietí a dôsledky veľkého množstva parametrov v modeli. Neurónové siete sú triedou modelov strojového učenia inšpirovaných
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, úvod, Úvod do hlbokého učenia s programami Python a Pytorch
Ako spoznať, že je modelka prepastovaná?
Aby sme rozpoznali, či je model nadmerne vybavený, musíme pochopiť koncept nadmerného vybavenia a jeho dôsledky v strojovom učení. Prepracovanie nastane, keď model funguje výnimočne dobre na trénovacích údajoch, ale nedokáže zovšeobecniť na nové, neviditeľné údaje. Tento jav je škodlivý pre predikčnú schopnosť modelu a môže viesť k slabému výkonu
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Hlboké neurónové siete a odhady
Kedy dochádza k nadmernému namontovaniu?
Overfitting sa vyskytuje v oblasti umelej inteligencie, konkrétne v oblasti pokročilého hlbokého učenia, konkrétnejšie v neurónových sieťach, ktoré sú základom tejto oblasti. Overfitting je jav, ktorý vzniká, keď je model strojového učenia príliš dobre trénovaný na konkrétnom súbore údajov do takej miery, že sa stáva príliš špecializovaným.
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Neurónové siete, Základy neurónových sietí
Prečo príliš dlhé trénovanie neurónovej siete vedie k nadmernému vybaveniu a aké sú protiopatrenia, ktoré možno prijať?
Tréning neurónovej siete (NN) a konkrétne tiež konvolučnej neurónovej siete (CNN) na dlhšie časové obdobie skutočne povedie k javu známemu ako nadmerné vybavenie. Prepracovanie nastane, keď sa model naučí nielen základné vzorce v trénovacích údajoch, ale aj hluk a odľahlé hodnoty. Výsledkom je model, ktorý funguje