기계 학습의 복잡성 이해

Perplexity는 기계 학습 모델이 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 예측하는 것이 얼마나 어려운지를 측정한 것입니다. 특히 실제 레이블을 알 수 없거나 얻기 어려운 상황에서 모델의 성능을 평가하는 방법으로 자주 사용됩니다. 손실 함수와 올바른 클래스의 로그 가능성. 그런 다음 Perplexity는 올바른 클래스의 음의 로그 우도를 테스트 세트의 샘플 수로 나누어 계산합니다.

Perplexity는 모델이 새 데이터에 얼마나 잘 일반화될 수 있는지에 대한 아이디어를 제공하므로 유용한 척도입니다. . 복잡성이 높으면 모델이 데이터의 기본 패턴을 제대로 포착하지 못하고 있음을 나타낼 수 있으며 모델을 추가로 조정해야 할 수도 있습니다. 반면, Perplexity가 낮다면 모델이 기본 패턴을 잘 포착하고 실제 응용 프로그램에 사용할 준비가 되었음을 나타낼 수 있습니다.

Perplexity는 기계에서 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 다음과 같은 학습:

* 새로운 데이터에 대한 모델 성능 평가
* 동일한 데이터에 대한 여러 모델의 성능 비교
* 모델 개선이 필요한 영역 식별
* 시간 경과에 따른 모델 성능 모니터링

요약하자면, 당혹감은 척도입니다 머신러닝 모델이 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 예측하는 것이 얼마나 어려운지 보여줍니다. 이는 올바른 클래스의 음의 로그 우도를 테스트 세트의 샘플 수로 나누어 계산됩니다. Perplexity는 모델 성능을 평가하고 모델 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.