Neuronų skaičiaus padidėjimas dirbtinio neuroninio tinklo sluoksnyje iš tiesų gali kelti didesnę įsiminimo riziką, o tai gali lemti perteklinį pritaikymą. Perteklinis pritaikymas įvyksta, kai modelis išmoksta mokymo duomenų detales ir triukšmą tiek, kad tai neigiamai veikia modelio veikimą su nematomais duomenimis. Tai dažna mašininio mokymosi problema, įskaitant neuroninius tinklus, ir gali žymiai sumažinti modelio apibendrinimo galimybes.
Kai neuroniniame tinkle tam tikrame sluoksnyje yra per daug neuronų, tai padidina modelio gebėjimą išmokti sudėtingų mokymo duomenų modelių. Dėl šio padidinto pajėgumo tinklas gali įsiminti mokymo pavyzdžius, o ne išmokti pagrindinius modelius, kurie gerai apibendrina nematomus duomenis. Dėl to modelis gali ypač gerai veikti treniruočių duomenis, bet nesugebėti apibendrinti naujų, nematytų duomenų, todėl realaus pasaulio programose našumas prastas.
Norėdami geriau suprasti šią sąvoką, apsvarstykite pavyzdį, kai neuroninis tinklas mokomas klasifikuoti kačių ir šunų vaizdus. Jei tinkle tam tikrame sluoksnyje yra per daug neuronų, jis gali pradėti įsiminti konkrečias dresūros vaizdų ypatybes, pvz., foną ar apšvietimo sąlygas, o ne sutelkti dėmesį į kačių ir šunų ypatybes. Tai gali lemti permontavimą, kai modelis veikia prastai, kai jam pateikiami anksčiau nematyti vaizdai, nes jis neišmoko esminių savybių, skiriančių šias dvi klases.
Vienas įprastas būdas sumažinti perteklinio pritaikymo riziką didinant neuronų skaičių neuroninio tinklo sluoksnyje yra taikant reguliavimo metodus. Reguliavimo metodai, tokie kaip L1 ir L2 reguliavimas, iškritimas ir ankstyvas sustabdymas, naudojami siekiant išvengti, kad tinklas taptų per sudėtingas ir per daug nepritaikytų mokymo duomenų. Šie metodai įveda apribojimus mokymo procese, skatinant modelį sutelkti dėmesį į esminių duomenų modelių mokymąsi, o ne įsiminti konkrečius pavyzdžius.
Nors padidinus neuronų skaičių dirbtinio neuroninio tinklo sluoksnyje, gali padidėti modelio gebėjimas išmokti sudėtingų modelių, tai taip pat padidina įsiminimo ir perdėto pritaikymo riziką. Norint pasiekti pusiausvyrą tarp modelio sudėtingumo ir apibendrinimo našumo, labai svarbu naudoti tinkamus reguliavimo metodus, užtikrinant, kad neuroninis tinklas galėtų veiksmingai mokytis iš duomenų be perdėto pritaikymo.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals