يمكن رؤية النمط الشائع للتورط في مخططات منحنى التعلم ، حيث يستمر أداء النموذج في مجموعة بيانات التدريب في التحسن (على سبيل المثال ، يستمر الخسارة أو الخطأ في الانخفاض أو دقة ما زال في الارتفاع) والأداء في مجموعة الاختبار أو التحقق من الصحة
لماذا من السيئ التغلب على البيانات؟
عندما تتغلب على ، ينتهي بك الأمر إلى التعلم من ضوضاءك ، وتشمله في النموذج الخاص بك. بعد ذلك ، عندما يحين الوقت لإجراء تنبؤات من بيانات أخرى ، تنخفض دقتك: لقد شقت الضوضاء طريقها إلى النموذج الخاص بك ، لكنها كانت خاصة ببيانات التدريب الخاصة بك ، لذلك تؤذي دقة النموذج الخاص بك.
هل يمكن إدراكه في المقرر؟
تتنقل خوارزمية Perceptron الأصلية لأقصى قدرة على بيانات التدريب ، وبالتالي تكون عرضة للإفراط في التنسيق حتى عندما تتقارب بالكامل. أنت أيضًا محق في أن تفاجأ ، لأنه عندما يزداد عدد بيانات التدريب ، يتناقص الإفراط في التنسيق.
كيف يمكننا تقليل الوقت الذي يحتاج إلى تدريب CNN؟
من أجل تقليل وقت التدريب:
- تقليل أبعاد الصورة.
- اضبط عدد طبقات الطبقات القصوى.
- بما في ذلك التسرب ، الالتفاف ، طبقة تطبيع الدُفعات لسهولة الاستخدام.
- استخدم وحدات معالجة الرسومات لتسريع عملية الحساب.
كيف تتجنب أن يكون اللعين في التعلم العميق؟
كيفية تجنب الوضع الوظيفي
- تقليل التنظيم. عادة ما يتم استخدام التنظيم لتقليل التباين مع النموذج من خلال تطبيق عقوبة على معلمات الإدخال مع المعاملات الأكبر. …
- زيادة مدة التدريب. …
- اختيار الميزة.
هو التزامن دائمًا سيئ؟
الجواب هو نعم مدوي ، في كل مرة . والسبب هو أن التغطية المناسبة هو الاسم الذي نستخدمه للإشارة إلى الموقف الذي حقق فيه نموذجك جيدًا في بيانات التدريب ، ولكن عندما أظهرت مجموعة البيانات التي تهم حقًا (أي بيانات الاختبار أو وضعها في الإنتاج) ، فإنها كانت تؤدي كثيرًا سيء.
كيف أتوقف عن التغلب؟
كيفية منع الزائد
- التحقق من الصحة. التحقق المتبادل هو مقياس وقائي قوي ضد التورط. …
- تدريب مع المزيد من البيانات. لن يعمل في كل مرة ، ولكن التدريب مع المزيد من البيانات يمكن أن يساعد الخوارزميات في اكتشاف الإشارة بشكل أفضل. …
- إزالة الميزات. …
- التوقف المبكر. …
- التنظيم. …
- الفرقة.
ماذا يعني إذا كان النموذج الخاص بك قد تجاوز البيانات؟
التورط هو خطأ في النمذجة في الإحصائيات يحدث عندما يتم محاذاة الوظيفة بشكل وثيق مع مجموعة محدودة من نقاط البيانات. … وبالتالي ، فإن محاولة جعل النموذج يتوافق بشكل وثيق مع بيانات غير دقيقة بعض الشيء يمكن أن تصيب النموذج بأخطاء كبيرة ويقلل من قوته التنبؤية.
كيف يمكنني معرفة ما إذا كان النموذج الخاص بي يتفوق على أو أقل؟
- يكون التورط هو عندما يكون خطأ النموذج في مجموعة التدريب (أي أثناء التدريب) منخفضًا جدًا ولكن بعد ذلك ، يكون خطأ النموذج في مجموعة الاختبار (أي العينات غير المرئية) كبيرة!
- المناسبة هو عندما يكون خطأ النموذج في كل من مجموعات التدريب والاختبار (أي أثناء التدريب والاختبار) مرتفعًا جدًا.
كيف يمكنني معرفة ما إذا كان لدي تكاليف في التصنيف؟
وبعبارة أخرى ، يعني التورط أن نموذج التعلم الآلي قادر على تصميم مجموعة التدريب بشكل جيد للغاية.
- قم بتقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار.
- قم بتدريب النموذج مع مجموعة التدريب.
- اختبر النموذج على مجموعات التدريب والاختبار.
- احسب متوسط الخطأ المطلق (MAE) للتدريب والاختبار.
كيف تعرف ما إذا كان التكلفة في الانحدار؟
وبالتالي ، يمكنك اكتشاف الزائد من خلال تحديد تحديد ما إذا كان النموذج الخاص بك يناسب بيانات جديدة كـ بشكل جيد حيث يناسب البيانات المستخدمة لتقدير النموذج. في الإحصاءات ، نسمي هذا التحقق المتبادل ، وغالبًا ما يتضمن تقسيم بياناتك.
ما الذي يوضح الإضافات عن مثال على الحياة الحقيقية؟
لنفترض أن لديك 100 نقطة على رسم بياني. يمكنك أن تقول: حسنًا ، أريد أن أتنبأ بالذات التالية. كلما ارتفع الترتيب متعدد الحدود ، كان من الأفضل أن يناسب النقاط الموجودة. ومع ذلك ، الحدود العالية من الترتيب ، على الرغم من أن نماذج أفضل للنقاط ، هي في الواقع تتغلب عليها.
كيف يمكنك التأكد من أنك لا تتغلب على نموذج؟
كيف يمكننا التأكد من أننا لا نتفوق على نموذج التعلم الآلي؟
- 1- إبقاء النموذج أكثر بساطة: قم بإزالة بعض الضوضاء في بيانات التدريب.
- 2- استخدم تقنيات التحقق من الصحة مثل التحقق من صحة K-Folds.
- 3- استخدام تقنيات التنظيم مثل Lasso.
ما هو التحقق المتبادل؟
التحقق من الصحة هو طريقة إحصائية تستخدم لتقدير أداء (أو دقة) نماذج التعلم الآلي . يتم استخدامه للحماية من الإضافات في نموذج تنبؤية ، خاصة في حالة قد تكون فيها كمية البيانات محدودة.
هل يزيد المزيد من البيانات من دقة؟
وجود المزيد من البيانات هو دائمًا فكرة جيدة. إنها تتيح لـ “داتا أن تخبر لنفسها ،” بدلاً من الاعتماد على الافتراضات والعلاقات الضعيفة. يؤدي وجود المزيد من البيانات إلى نماذج أفضل ودقيقة .
كيف يمكنني إيقاف Overfitting LSTM؟
يمكن أن تكون طبقات التسرب وسيلة سهلة وفعالة لمنع التجاوز في النماذج الخاصة بك. طبقة التسرب تسقط بشكل عشوائي بعض الاتصالات بين الطبقات. هذا يساعد على منع التورط ، لأنه في حالة إسقاط اتصال ، يتم إجبار الشبكة على لحسن الحظ ، مع Keras ، من السهل حقًا إضافة طبقة التسرب.
هل التوقف المبكر يمنع الزائد؟
في التعلم الآلي ، يكون الإيقاف المبكر شكلًا من التنظيم المستخدم لتجنب التغلب على التعلم عند تدريب المتعلم بطريقة تكرارية ، مثل نزول التدرج. توفر قواعد التوقف المبكر إرشادات حول عدد التكرارات التي يمكن تشغيلها قبل أن يبدأ المتعلم في الإفراط في الملاءمة. …
لماذا لا يكون التغطية العائلية جيدة؟
(1) الإفراط في الاستغناء عن التعلم الآلي لأنه من المستحيل جمع عينة غير متحيزة حقًا من السكان من أي بيانات . ينتج عن النموذج المجهز معلمات متحيزة للعينة بدلاً من تقدير المعلمات بشكل صحيح لجميع السكان.
ما هو النموذج المتفاقم؟
التورط هو مفهوم في علم البيانات ، والذي يحدث عندما يناسب النموذج الإحصائي تمامًا مع بيانات التدريب . … عندما يحفظ النموذج الضوضاء ويتناسب بشكل وثيق مع مجموعة التدريب ، يصبح النموذج “مجهزًا” ، وهو غير قادر على التعميم جيدًا على البيانات الجديدة.
هل من الممكن تقليل خطأ التدريب إلى الصفر؟
خطأ في التدريب من الصفر مستحيل بشكل عام ، بسبب خطأ بايز (فكر: نقطتان في بيانات التدريب الخاصة بك متطابقة باستثناء التسمية).
كيف يمكنني إصلاح التورط والتوضيح؟
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أيضًا استخدام الطرق التالية لمعالجة الوضع المناسبة. زيادة حجم أو عدد المعلمات في نموذج ML . زيادة تعقيد أو نوع النموذج. زيادة وقت التدريب حتى يتم تقليل وظيفة التكلفة في مل.
ما الذي يدعو إلى التعلم العميق؟
يشير
المناسبة إلى نموذجًا يقوم بصياغة “بيانات البيانات” بشكل جيد للغاية . يحدث التورط عندما يتعلم النموذج التفاصيل والضوضاء في بيانات التدريب إلى الحد الذي يؤثر فيه سلبًا على أداء النموذج على البيانات الجديدة.
ما هو الفرق بين Overfout و Underfit؟
الزائد هو خطأ في النمذجة يحدث عندما تكون الوظيفة مناسبة بشكل وثيق مع مجموعة محدودة من نقاط البيانات. يشير الوضع اللذيذ إلى نموذج لا يمكنه تصميم بيانات التدريب ولا يعتمد على البيانات الجديدة.