Keterlaluan dalam Pembelajaran Mesin: Punca dan Penyelesaian

Keterlaluan ialah fenomena yang berlaku apabila model bahasa atau algoritma pembelajaran mesin lain menjadi terlalu biasa dengan data latihan, dan mula menghasilkan output yang terlalu serupa dengan data latihan, dan bukannya membuat generalisasi kepada contoh baharu yang tidak kelihatan. Ini boleh menyebabkan model berprestasi buruk pada data baharu dan boleh menjadi masalah dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi seperti terjemahan bahasa, di mana model perlu dapat mengendalikan ayat atau frasa novel, ghaib atau frasa.

Keterlaluan boleh disebabkan oleh nombor faktor, termasuk:

1. Overfitting: Apabila model dilatih terlalu baik pada data latihan, ia boleh menjadi terlalu khusus kepada data latihan, dan gagal untuk membuat generalisasi kepada contoh baharu.
2. Kebocoran data: Apabila data latihan tidak bertopeng atau dianonimkan dengan betul, model boleh belajar mengenali data latihan, dan bukannya membuat generalisasi kepada contoh baharu.
3. Kekurangan kepelbagaian dalam data latihan: Jika data latihan tidak cukup pelbagai, model mungkin tidak terdedah kepada julat contoh yang cukup luas, dan mungkin menjadi terlalu biasa dengan data latihan.
4. Penyelarasan yang tidak mencukupi: Teknik penyelarasan, seperti keciciran dan pereputan berat badan, boleh membantu mengelakkan keterlaluan dengan menambahkan bunyi pada ramalan model dan menghalangnya daripada menjadi terlalu khusus kepada data latihan.
5. Pilihan metrik penilaian yang salah: Jika metrik penilaian tidak sesuai dengan tugas yang sedang dijalankan, model mungkin dioptimumkan untuk metrik penilaian, bukannya tugasan sebenar, yang membawa kepada keterlaluan.
6. Jumlah data yang tidak mencukupi: Jika jumlah data latihan terlalu kecil, model mungkin tidak mempunyai maklumat yang mencukupi untuk digeneralisasikan kepada contoh baharu, yang membawa kepada keterlaluan.
7. Penalaan hiperparameter yang salah: Jika hiperparameter model tidak ditala dengan betul, model mungkin menjadi terlalu khusus kepada data latihan, yang membawa kepada keterlaluan.
8. Kekurangan penyesuaian domain: Jika model tidak disesuaikan dengan domain sasaran, model itu mungkin tidak dapat digeneralisasikan kepada contoh baharu dalam domain sasaran, yang membawa kepada keterlaluan.

Untuk menangani keterlaluan, beberapa teknik boleh digunakan, termasuk:

1 . Meningkatkan jumlah data latihan: Menyediakan lebih banyak data latihan boleh membantu model membuat generalisasi kepada contoh baharu.
2. Menggunakan teknik regularization: Teknik regularization, seperti keciciran dan pereputan berat badan, boleh membantu mengelakkan keterlaluan dengan menambahkan bunyi pada ramalan model dan menghalangnya daripada menjadi terlalu khusus kepada data latihan.
3. Menggunakan metrik penilaian yang berbeza: Jika metrik penilaian tidak sesuai dengan tugas yang sedang dijalankan, menggunakan metrik penilaian yang berbeza boleh membantu model membuat generalisasi kepada contoh baharu.
4. Meningkatkan kepelbagaian data latihan: Menyediakan lebih banyak data latihan yang pelbagai boleh membantu model membuat generalisasi kepada contoh baharu.
5. Menyesuaikan model kepada domain sasaran: Menyesuaikan model kepada domain sasaran boleh membantu ia membuat generalisasi kepada contoh baharu dalam domain sasaran.
6. Menggunakan pembelajaran pemindahan: Pembelajaran pemindahan boleh membantu model membuat generalisasi kepada contoh baharu dengan menggunakan model pra-latihan sebagai titik permulaan.
7. Menggunakan kaedah ensemble: Kaedah ensemble, seperti bagging dan boosting, boleh membantu model membuat generalisasi kepada contoh baharu dengan menggabungkan ramalan berbilang model.