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. Ide o bežný problém strojového učenia, vrátane neurónových sietí, a môže výrazne znížiť možnosti zovšeobecnenia modelu.
Keď má neurónová sieť príliš veľa neurónov v určitej vrstve, zvyšuje to schopnosť modelu učiť sa zložité vzorce prítomné v trénovacích údajoch. Táto zvýšená kapacita môže viesť k tomu, že si sieť zapamätá príklady školenia namiesto toho, aby sa naučila základné vzorce, ktoré dobre zovšeobecňujú na neviditeľné údaje. V dôsledku toho môže model fungovať výnimočne dobre na trénovacích údajoch, ale nedokáže zovšeobecniť na nové, neviditeľné údaje, čo vedie k slabému výkonu v aplikáciách v reálnom svete.
Ak chcete lepšie porozumieť tomuto konceptu, zvážte príklad, keď sa neurónová sieť trénuje na klasifikáciu obrázkov mačiek a psov. Ak má sieť nadmerný počet neurónov v určitej vrstve, môže si začať zapamätať špecifické vlastnosti tréningových obrázkov, ako je pozadie alebo svetelné podmienky, namiesto toho, aby sa zamerala na rozlišovanie charakteristík medzi mačkami a psami. To môže viesť k nadmernému prispôsobeniu, kde model funguje zle, keď je prezentovaný s obrázkami, ktoré predtým nevidel, pretože sa nenaučil základné vlastnosti, ktoré odlišujú tieto dve triedy.
Jedným bežným prístupom na zmiernenie rizika nadmerného vybavenia pri zvyšovaní počtu neurónov vo vrstve neurónovej siete sú techniky regularizácie. Metódy regulácie, ako je regularizácia L1 a L2, výpadok a predčasné zastavenie, sa používajú na zabránenie tomu, aby sa sieť stala príliš zložitou a prepĺňala trénovacími údajmi. Tieto techniky zavádzajú obmedzenia počas tréningového procesu, čím povzbudzujú model, aby sa zameral na učenie sa základných vzorcov v údajoch, a nie na zapamätanie si konkrétnych príkladov.
Zatiaľ čo zvýšenie počtu neurónov vo vrstve umelej neurónovej siete môže zvýšiť schopnosť modelu učiť sa zložité vzory, zvyšuje to aj riziko zapamätania a nadmerného vybavenia. Použitie vhodných techník regularizácie je rozhodujúce pre dosiahnutie rovnováhy medzi zložitosťou modelu a výkonom zovšeobecnenia, čím sa zabezpečí, že neurónová sieť sa môže efektívne učiť z údajov bez toho, aby sa prekrývala.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
Ďalšie otázky a odpovede:
- Lúka: Umelá inteligencia
- program: Základy TensorFlow EITC/AI/TFF (prejdite do certifikačného programu)
- lekcia: Problémy s nadmerným vybavením a nedostatočným vybavením (prejdite na súvisiacu lekciu)
- Téma: Riešenie problémov s nadmerným a nedostatočným vybavením modelu - časť 1 (prejdite na súvisiacu tému)