För att känna igen om en modell är övermonterad måste man förstå begreppet överanpassning och dess implikationer i maskininlärning. Överanpassning uppstår när en modell presterar exceptionellt bra på träningsdata men misslyckas med att generalisera till nya, osynliga data. Detta fenomen är skadligt för modellens prediktiva förmåga och kan leda till dålig prestanda i verkliga scenarier. I samband med djupa neurala nätverk och estimatorer inom Google Cloud Machine Learning finns det flera indikatorer som kan hjälpa till att identifiera överanpassning.
Ett vanligt tecken på överanpassning är en signifikant skillnad mellan modellens prestanda på träningsdata och dess prestanda på validerings- eller testdata. När en modell är övermonterad "minner" den träningsexemplen istället för att lära sig de underliggande mönstren. Som ett resultat kan det uppnå hög noggrannhet på träningsuppsättningen men kämpa för att göra korrekta förutsägelser om nya data. Genom att utvärdera modellens prestanda på ett separat validerings- eller testset kan man bedöma om övermontering har inträffat.
En annan indikation på överanpassning är en stor skillnad mellan modellens tränings- och felfrekvenser för validering. Under träningsprocessen försöker modellen minimera sina fel genom att justera sina parametrar. Men om modellen blir för komplex eller tränas för länge kan den börja passa in bruset i träningsdata snarare än i de underliggande mönstren. Detta kan leda till en låg träningsfelfrekvens men en betydligt högre valideringsfelfrekvens. Att övervaka trenden för dessa felfrekvenser kan hjälpa till att identifiera överanpassning.
Dessutom kan observation av beteendet hos modellens förlustfunktion ge insikter om överanpassning. Förlustfunktionen mäter diskrepansen mellan modellens förväntade utdata och de faktiska målen. I en övermonterad modell kan förlustfunktionen på träningsdata fortsätta att minska medan förlusten på valideringsdata börjar öka. Detta tyder på att modellen blir allt mer specialiserad på träningsexemplen och förlorar sin förmåga att generalisera.
Regulariseringstekniker kan också användas för att förhindra överanpassning. Regularisering introducerar en straffterm för förlustfunktionen, vilket avskräcker modellen från att bli för komplex. Tekniker som L1- eller L2-regularisering, avhopp eller tidigt stopp kan hjälpa till att mildra överanpassning genom att lägga till begränsningar för modellens inlärningsprocess.
Det är viktigt att notera att överanpassning kan påverkas av olika faktorer, inklusive storleken och kvaliteten på träningsdata, komplexiteten i modellarkitekturen och de valda hyperparametrarna. Därför är det avgörande att noggrant bedöma dessa faktorer samtidigt som man tränar och utvärderar modeller för att undvika överanpassning.
Att känna igen överanpassning i djupa neurala nätverk och estimatorer innebär att analysera prestandan på validerings- eller testdata, övervaka skillnaden mellan tränings- och valideringsfelfrekvenser, observera förlustfunktionens beteende och använda regleringstekniker. Genom att förstå dessa indikatorer och vidta lämpliga åtgärder kan man mildra de skadliga effekterna av överutrustning och bygga mer robusta och generaliserbara modeller.
Andra senaste frågor och svar ang Djupa neurala nätverk och uppskattningar:
- Kan djupinlärning tolkas som att definiera och träna en modell baserad på ett djupt neuralt nätverk (DNN)?
- Möjliggör Googles TensorFlow-ramverk att öka abstraktionsnivån vid utveckling av maskininlärningsmodeller (t.ex. genom att ersätta kodning med konfiguration)?
- Är det korrekt att om datasetet är stort behöver man mindre utvärdering, vilket innebär att andelen av datamängden som används för utvärdering kan minskas med ökad storlek på datasetet?
- Kan man enkelt kontrollera (genom att lägga till och ta bort) antalet lager och antalet noder i individuella lager genom att ändra arrayen som tillhandahålls som det dolda argumentet för det djupa neurala nätverket (DNN)?
- Vad är neurala nätverk och djupa neurala nätverk?
- Varför kallas djupa neurala nätverk djupa?
- Vilka är fördelarna och nackdelarna med att lägga till fler noder till DNN?
- Vad är problemet med försvinnande gradient?
- Vilka är några av nackdelarna med att använda djupa neurala nätverk jämfört med linjära modeller?
- Vilka ytterligare parametrar kan anpassas i DNN-klassificeraren, och hur bidrar de till att finjustera det djupa neurala nätverket?
Se fler frågor och svar i Deep neural networks and estimators