Inom området för djupinlärning, särskilt i samband med modellutvärdering och prestationsbedömning, är skillnaden mellan förlust utanför urvalet och förlust av validering av största vikt. Att förstå dessa begrepp är avgörande för utövare som strävar efter att förstå effektiviteten och generaliseringsförmågan hos sina modeller för djupinlärning.
För att fördjupa sig i krångligheterna i dessa termer är det absolut nödvändigt att först förstå de grundläggande begreppen träning, validering och testning av datauppsättningar inom ramen för maskininlärningsmodeller. När man utvecklar en modell för djupinlärning delas datasetet vanligtvis in i tre huvudundergrupper: träningsuppsättningen, valideringsuppsättningen och testuppsättningen. Träningssetet används för att träna modellen, justera vikter och fördomar för att minimera förlustfunktionen och förbättra prediktiv prestation. Valideringsuppsättningen, å andra sidan, fungerar som en oberoende datauppsättning som används för att finjustera hyperparametrar och förhindra överanpassning under träningsprocessen. Slutligen används testsetet för att utvärdera modellens prestanda på osynliga data, vilket ger insikter om dess generaliseringsförmåga.
Förlusten utanför urvalet, även känd som testförlusten, hänvisar till felmåttet som beräknats på testsetet efter att modellen har tränats och validerats. Den representerar modellens prestanda på osedda data och fungerar som en avgörande indikator på dess förmåga att generalisera till nya, osedda instanser. Förlusten utanför urvalet är ett nyckelmått för att bedöma modellens prediktiva kraft och används ofta för att jämföra olika modeller eller trimma konfigurationer för att välja den som ger bäst resultat.
Å andra sidan är valideringsförlusten det felmått som beräknas på valideringsuppsättningen under träningsprocessen. Den används för att övervaka modellens prestanda på data som den inte har tränats på, vilket hjälper till att förhindra överanpassning och styr valet av hyperparametrar som inlärningshastighet, batchstorlek eller nätverksarkitektur. Valideringsförlusten ger värdefull feedback under modellträning, vilket gör det möjligt för utövare att fatta välgrundade beslut angående modelloptimering och justering.
Det är viktigt att notera att även om valideringsförlusten är ett viktigt mått för modellutveckling och finjustering, ligger det ultimata måttet på en modells prestanda i dess förlust utanför urvalet. Förlusten utanför urvalet återspeglar hur väl modellen generaliserar till nya, osynliga data och är ett kritiskt mått för att bedöma dess verkliga tillämpbarhet och prediktiva kraft.
Förlusten utanför urvalet och valideringsförlusten spelar distinkta men kompletterande roller vid utvärdering och optimering av modeller för djupinlärning. Medan valideringsförlusten vägleder modellutveckling och hyperparameterjustering under träning, ger förlusten utanför urvalet en definitiv bedömning av modellens generaliseringsförmåga på osynliga data, vilket fungerar som det ultimata riktmärket för utvärdering av modellprestanda.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch:
- Om man vill känna igen färgbilder på ett konvolutionellt neuralt nätverk, måste man då lägga till ytterligare en dimension från när man återkänner gråskalebilder?
- Kan aktiveringsfunktionen anses efterlikna en neuron i hjärnan med antingen avfyring eller inte?
- Kan PyTorch jämföras med NumPy som körs på en GPU med några extra funktioner?
- Ska man använda ett tensorkort för praktisk analys av en PyTorch-körd neural nätverksmodell eller räcker det med matplotlib?
- Kan PyTorch jämföras med NumPy som körs på en GPU med några extra funktioner?
- Är detta påstående sant eller falskt "För ett klassificeringsneuralt nätverk bör resultatet vara en sannolikhetsfördelning mellan klasser."
- Är det en mycket enkel process att köra en neural nätverksmodell för djupinlärning på flera GPU:er i PyTorch?
- Kan ett vanligt neuralt nätverk jämföras med en funktion av nästan 30 miljarder variabler?
- Vilket är det största konvolutionella neurala nätverket som skapats?
- Om indata är listan över numpy-arrayer som lagrar värmekartan som är utdata från ViTPose och formen på varje numpy-fil är [1, 17, 64, 48] motsvarande 17 nyckelpunkter i kroppen, vilken algoritm kan användas?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch