Gilaus mokymosi srityje, ypač modelio vertinimo ir veiklos vertinimo kontekste, skirtumas tarp neimties praradimo ir patvirtinimo praradimo yra itin svarbus. Šių sąvokų supratimas yra labai svarbus praktikams, siekiantiems suprasti savo gilaus mokymosi modelių veiksmingumą ir apibendrinimo galimybes.
Norint įsigilinti į šių terminų sudėtingumą, būtina pirmiausia suvokti pagrindines duomenų rinkinių mokymo, patvirtinimo ir testavimo sąvokas mašininio mokymosi modelių kontekste. Kuriant giluminio mokymosi modelį, duomenų rinkinys paprastai skirstomas į tris pagrindinius pogrupius: mokymo rinkinį, patvirtinimo rinkinį ir testų rinkinį. Treniruočių rinkinys naudojamas modeliui treniruoti, koreguojant svorį ir pakreipimą, kad būtų sumažinta nuostolių funkcija ir pagerintas nuspėjamas našumas. Kita vertus, patvirtinimo rinkinys yra nepriklausomas duomenų rinkinys, naudojamas norint tiksliai suderinti hiperparametrus ir išvengti per didelio pritaikymo treniruočių metu. Galiausiai, bandymų rinkinys naudojamas modelio veikimui įvertinti naudojant nematomus duomenis, suteikiant įžvalgų apie jo apibendrinimo galimybes.
Atrankos praradimas, taip pat žinomas kaip bandymo praradimas, reiškia klaidų metriką, apskaičiuotą bandymo rinkinyje po to, kai modelis buvo apmokytas ir patvirtintas. Tai parodo modelio našumą naudojant nematomus duomenis ir yra esminis rodiklis, rodantis jo gebėjimą apibendrinti naujus, nematytus atvejus. Neatsižvelgiant į atranką nuostoliai yra pagrindinė metrika vertinant modelio nuspėjimo galią ir dažnai naudojama lyginant skirtingus modelius arba derinant konfigūracijas, kad būtų galima pasirinkti našiausią.
Kita vertus, patvirtinimo praradimas yra klaidų metrika, apskaičiuojama pagal patvirtinimo rinkinį mokymo proceso metu. Jis naudojamas stebėti modelio našumą naudojant duomenis, kurių jis nebuvo apmokytas, padeda išvengti per didelio pritaikymo ir padeda pasirinkti hiperparametrus, tokius kaip mokymosi greitis, paketo dydis arba tinklo architektūra. Patvirtinimo praradimas suteikia vertingą grįžtamąjį ryšį modelio mokymo metu, todėl praktikai gali priimti pagrįstus sprendimus dėl modelio optimizavimo ir derinimo.
Svarbu pažymėti, kad nors patvirtinimo praradimas yra esminė modelio kūrimo ir koregavimo metrika, galutinis modelio našumo matas yra jo praradimas be imties. Atrankos praradimas parodo, kaip gerai modelis apibendrina naujus, nematomus duomenis, ir yra kritinė metrika vertinant jo pritaikymą realiame pasaulyje ir nuspėjamąją galią.
Atrankos praradimas ir patvirtinimo praradimas atlieka skirtingus, tačiau vienas kitą papildančius vaidmenis vertinant ir optimizuojant giluminio mokymosi modelius. Nors patvirtinimo praradimas vadovauja modelio kūrimui ir hiperparametrų derinimui treniruočių metu, neimties praradimas suteikia galutinį modelio apibendrinimo galimybių įvertinimą pagal nematomus duomenis, o tai yra pagrindinis modelio veikimo vertinimo etalonas.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“:
- Jei norima atpažinti spalvotus vaizdus konvoliuciniame neuroniniame tinkle, ar norint atpažinti pilkos spalvos vaizdus, reikia pridėti kitą dimensiją?
- Ar galima manyti, kad aktyvinimo funkcija imituoja smegenų neuroną, kai jis užsidega, ar ne?
- Ar „PyTorch“ galima palyginti su „NumPy“, veikiančiu GPU su kai kuriomis papildomomis funkcijomis?
- Ar praktinei PyTorch paleidžiamo neuroninio tinklo modelio analizei reikėtų naudoti tenzorinę lentą, ar užtenka matplotlib?
- Ar „PyTorch“ galima palyginti su „NumPy“, veikiančiu GPU su tam tikromis papildomomis funkcijomis?
- Ar šis teiginys teisingas ar klaidingas "Klasifikacinio neuroninio tinklo rezultatas turėtų būti tikimybių pasiskirstymas tarp klasių."
- Ar gilaus mokymosi neuroninio tinklo modelio paleidimas keliuose „PyTorch“ GPU yra labai paprastas procesas?
- Ar įprastas neuroninis tinklas gali būti lyginamas su beveik 30 milijardų kintamųjų funkcija?
- Koks yra didžiausias konvoliucinis neuroninis tinklas?
- Jei įvestis yra numpy masyvų, kuriuose saugomas šilumos žemėlapis, sąrašas, kuris yra ViTPose išvestis, o kiekvieno numpyto failo forma yra [1, 17, 64, 48], atitinkanti 17 pagrindinių kūno taškų, kokį algoritmą galima naudoti?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/DLPP giluminiame mokyme su Python ir PyTorch