V oblasti hlbokého učenia, najmä v kontexte hodnotenia modelu a hodnotenia výkonu, má rozdiel medzi stratou mimo vzorky a stratou pri validácii prvoradý význam. Pochopenie týchto pojmov je kľúčové pre odborníkov, ktorí chcú pochopiť účinnosť a možnosti zovšeobecnenia svojich modelov hlbokého učenia.
Aby sme sa ponorili do zložitosti týchto pojmov, je nevyhnutné najprv pochopiť základné pojmy školenia, overovania a testovania súborov údajov v kontexte modelov strojového učenia. Pri vývoji modelu hlbokého učenia sa súbor údajov zvyčajne rozdelí na tri hlavné podmnožiny: tréningový súbor, overovací súbor a testovací súbor. Tréningová súprava sa používa na trénovanie modelu, upravuje váhy a odchýlky, aby sa minimalizovala funkcia straty a zlepšila sa prediktívna výkonnosť. Validačná sada na druhej strane slúži ako nezávislý súbor údajov, ktorý sa používa na doladenie hyperparametrov a zabránenie nadmernému prispôsobeniu počas tréningového procesu. Nakoniec sa testovacia množina používa na vyhodnotenie výkonu modelu na neviditeľných údajoch a poskytuje prehľad o možnostiach zovšeobecnenia.
Strata mimo vzorky, známa aj ako testovacia strata, sa týka chybovej metriky vypočítanej na testovacej sade po natrénovaní a overení modelu. Predstavuje výkonnosť modelu na neviditeľných údajoch a slúži ako kľúčový indikátor jeho schopnosti zovšeobecniť sa na nové, neviditeľné prípady. Strata mimo vzorky je kľúčovou metrikou na posúdenie prediktívnej schopnosti modelu a často sa používa na porovnávanie rôznych modelov alebo konfigurácií ladenia, aby sa vybral ten s najlepším výkonom.
Na druhej strane, strata validácie je chybová metrika vypočítaná na validačnej sade počas tréningového procesu. Používa sa na monitorovanie výkonu modelu na údajoch, na ktorých nebol trénovaný, pomáha predchádzať preplneniu a vedie výber hyperparametrov, ako je rýchlosť učenia, veľkosť dávky alebo sieťová architektúra. Strata overenia poskytuje cennú spätnú väzbu počas tréningu modelu, čo umožňuje odborníkom robiť informované rozhodnutia týkajúce sa optimalizácie a ladenia modelu.
Je dôležité poznamenať, že zatiaľ čo strata pri validácii je základnou metrikou pre vývoj a dolaďovanie modelu, konečným meradlom výkonnosti modelu je jeho strata mimo vzorky. Strata mimo vzorky odráža, ako dobre sa model zovšeobecňuje na nové, neviditeľné údaje a je kritickou metrikou na posúdenie jeho použiteľnosti v reálnom svete a prediktívnej sily.
Strata mimo vzorky a strata validácie zohrávajú odlišné, ale doplnkové úlohy pri hodnotení a optimalizácii modelov hlbokého učenia. Zatiaľ čo strata validácie riadi vývoj modelu a ladenie hyperparametrov počas tréningu, strata mimo vzorky poskytuje definitívne posúdenie možností zovšeobecnenia modelu na neviditeľných údajoch, čo slúži ako konečný benchmark pre hodnotenie výkonnosti modelu.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch:
- Ak niekto chce rozpoznať farebné obrázky na konvolučnej neurónovej sieti, musí pridať ďalší rozmer pri rozpoznávaní obrázkov v odtieňoch šedej?
- Dá sa uvažovať o tom, že aktivačná funkcia napodobňuje neurón v mozgu buď s výstrelom alebo nie?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- Mal by sa použiť tenzorová doska na praktickú analýzu modelu neurónovej siete spusteného na PyTorch alebo stačí matplotlib?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- Je toto tvrdenie pravdivé alebo nepravdivé "Pre klasifikačnú neurónovú sieť by výsledkom malo byť rozdelenie pravdepodobnosti medzi triedami."
- Je spustenie modelu neurónovej siete s hlbokým učením na viacerých GPU v PyTorch veľmi jednoduchý proces?
- Dá sa bežná neurónová sieť porovnať s funkciou takmer 30 miliárd premenných?
- Aká je vyrobená najväčšia konvolučná neurónová sieť?
- Ak je vstupom zoznam numpy polí uchovávajúcich heatmapu, ktorá je výstupom ViTPose a tvar každého numpy súboru je [1, 17, 64, 48] zodpovedajúci 17 kľúčovým bodom v tele, ktorý algoritmus možno použiť?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python a PyTorch