Ratlosigkeit beim maschinellen Lernen verstehen

Ratlosigkeit ist ein Ma+ dafür, wie schwierig es für ein maschinelles Lernmodell ist, Vorhersagen zu neuen, unsichtbaren Daten zu treffen. Es wird häufig verwendet, um die Leistung eines Modells zu bewerten, insbesondere in Situationen, in denen die wahren Bezeichnungen nicht bekannt oder schwer zu erhalten sind.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, Perplexität zu berechnen, aber eine gängige Methode ist die Verwendung der Kreuzentropie Verlustfunktion und die Log-Likelihood der richtigen Klasse. Die Perplexität wird dann als negative logarithmische Wahrscheinlichkeit der richtigen Klasse dividiert durch die Anzahl der Stichproben im Testsatz berechnet.

Perplexität ist ein nützliches Ma+, da es uns eine Vorstellung davon gibt, wie gut das Modell auf neue Daten verallgemeinern kann . Wenn die Verwirrung hoch ist, kann dies darauf hindeuten, dass das Modell die zugrunde liegenden Muster in den Daten nicht gut erfasst und möglicherweise weitere Optimierungen des Modells erforderlich sind. Wenn andererseits die Perplexität niedrig ist, kann dies darauf hindeuten, dass das Modell die zugrunde liegenden Muster gut erfasst und für den Einsatz in realen Anwendungen bereit ist.

Perplexity kann in Maschinen auf verschiedene Arten verwendet werden Lernen, wie zum Beispiel:

* Bewerten der Leistung eines Modells anhand neuer Daten
* Vergleichen der Leistung verschiedener Modelle anhand derselben Daten
* Identifizieren von Bereichen, in denen das Modell verbessert werden muss
* Überwachen der Leistung eines Modells im Laufe der Zeit

Zusammenfassend ist Ratlosigkeit ein Ma+ wie schwierig es für ein maschinelles Lernmodell ist, Vorhersagen über neue, unsichtbare Daten zu treffen. Sie wird als negative Log-Likelihood der richtigen Klasse dividiert durch die Anzahl der Stichproben im Testsatz berechnet. Ratlosigkeit kann verwendet werden, um die Leistung eines Modells zu bewerten und Bereiche zu identifizieren, in denen das Modell verbessert werden muss.