Overmatigheid in machinaal leren: oorzaken en oplossingen

Overstaleness is een fenomeen dat optreedt wanneer een taalmodel of een ander machine learning-algoritme te vertrouwd raakt met de trainingsgegevens en output begint te produceren die te veel op de trainingsgegevens lijkt, in plaats van te generaliseren naar nieuwe, onzichtbare voorbeelden. Dit kan ertoe leiden dat het model slecht presteert op nieuwe gegevens, en kan een probleem vormen bij taken voor de verwerking van natuurlijke taal, zoals taalvertaling, waarbij het model nieuwe, onzichtbare zinnen of woordgroepen moet kunnen verwerken. Overdrevenheid kan worden veroorzaakt door een getal van factoren, waaronder:

1. Overfitting: wanneer een model te goed is getraind op de trainingsgegevens, kan het te gespecialiseerd raken in de trainingsgegevens en er niet in slagen te generaliseren naar nieuwe voorbeelden. Gegevenslekken: wanneer de trainingsgegevens niet op de juiste manier worden gemaskeerd of geanonimiseerd, kan het model de trainingsgegevens leren herkennen, in plaats van te generaliseren naar nieuwe voorbeelden. Gebrek aan diversiteit in de trainingsgegevens: Als de trainingsgegevens niet divers genoeg zijn, wordt het model mogelijk niet blootgesteld aan een voldoende breed scala aan voorbeelden en kan het te vertrouwd raken met de trainingsgegevens. Onvoldoende regularisatie: Regularisatietechnieken, zoals uitval en gewichtsafname, kunnen overmatigheid helpen voorkomen door ruis aan de voorspellingen van het model toe te voegen en te voorkomen dat het model te gespecialiseerd wordt in de trainingsgegevens. Slechte keuze van evaluatiemetriek: Als de evaluatiemetriek niet goed geschikt is voor de taak die voorhanden is, kan het model worden geoptimaliseerd voor de evaluatiemetriek, in plaats van voor de echte taak, wat leidt tot overmatigheid. Onvoldoende hoeveelheid gegevens: Als de hoeveelheid trainingsgegevens te klein is, beschikt het model mogelijk niet over voldoende informatie om te generaliseren naar nieuwe voorbeelden, wat leidt tot overdrevenheid. Onjuiste afstemming van de hyperparameters: Als de hyperparameters van het model niet goed zijn afgestemd, kan het model zich te zeer specialiseren in de trainingsgegevens, wat leidt tot overmatigheid. Gebrek aan domeinaanpassing: als het model niet is aangepast aan het doeldomein, kan het mogelijk niet in staat zijn om te generaliseren naar nieuwe voorbeelden in het doeldomein, wat leidt tot oververoudering. Om oververoudering aan te pakken, kan een aantal technieken worden gebruikt, waaronder: . De hoeveelheid trainingsgegevens vergroten: Door meer trainingsgegevens aan te bieden, kan het model worden gegeneraliseerd naar nieuwe voorbeelden. 2. Het gebruik van regularisatietechnieken: Regularisatietechnieken, zoals uitval en gewichtsafname, kunnen overmatigheid helpen voorkomen door ruis aan de voorspellingen van het model toe te voegen en te voorkomen dat het model te gespecialiseerd wordt in de trainingsgegevens. Een andere evaluatiemetriek gebruiken: Als de evaluatiemetriek niet goed geschikt is voor de taak die voorhanden is, kan het gebruik van een andere evaluatiemetriek het model helpen generaliseren naar nieuwe voorbeelden. De diversiteit van de trainingsgegevens vergroten: Door meer diverse trainingsgegevens aan te bieden, kan het model worden gegeneraliseerd naar nieuwe voorbeelden. Het model aanpassen aan het doeldomein: Het aanpassen van het model aan het doeldomein kan het helpen generaliseren naar nieuwe voorbeelden in het doeldomein. Gebruik maken van transfer learning: Transfer learning kan het model helpen generaliseren naar nieuwe voorbeelden door een vooraf getraind model als uitgangspunt te gebruiken. Gebruik van ensemblemethoden: Ensemblemethoden, zoals bagging en boosting, kunnen het model helpen generaliseren naar nieuwe voorbeelden door de voorspellingen van meerdere modellen te combineren.