Zrozumienie i unikanie nadmiernej normalizacji w modelach uczenia maszynowego
Nadnormalizacja to zjawisko, które występuje, gdy model jest zbyt dobrze szkolony na danych uczących, w wyniku czego staje się on nadmiernie wyspecjalizowany w odniesieniu do tego konkretnego zbioru danych. Może to spowodować, że model będzie słabo działał na nowych, niewidzianych danych, ponieważ nie nauczył się uogólnionych cech lub wzorców, które można zastosować w szerszym zakresie sytuacji.…
Innymi słowy, nadnormalizacja ma miejsce, gdy model jest zbyt ściśle dopasowany do danych uczących i nie uczy się z danych wystarczającej wiedzy, którą można uogólnić. W rezultacie model może nie być w stanie dobrze uogólniać nowych, niewidocznych danych.
Nadmierna normalizacja może być spowodowana różnymi czynnikami, w tym:
1. Nadmierne dopasowanie: Dzieje się tak, gdy model jest zbyt dobrze wytrenowany na danych uczących i staje się nadmiernie wyspecjalizowany w odniesieniu do tego konkretnego zbioru danych.
2. Wyciek danych: Dzieje się tak, gdy dane uczące nie są reprezentatywne dla prawdziwego rozkładu danych, a model uczy się błędów i ograniczeń danych uczących, a nie leżących u ich podstaw wzorców i zależności.
3. Złożoność modelu: Dzieje się tak, gdy model jest zbyt złożony i ma zbyt wiele parametrów w stosunku do ilości dostępnych danych uczących.
4. Brak regularyzacji: Dzieje się tak, gdy model nie jest wystarczająco karany za złożoność i pozwala się dopasować szum do danych uczących, a nie do leżących u jego podstaw wzorców i zależności.
Aby uniknąć nadmiernej normalizacji, można zastosować kilka technik, takich jak:
1 . Regularyzacja: polega na dodaniu składnika karnego do funkcji straty, aby zniechęcić do stosowania dużych wag lub złożonych modeli.
2. Wczesne zatrzymanie: wiąże się to z zatrzymaniem procesu uczenia, zanim model przekroczy dane uczące.
3. Zwiększanie danych: Wiąże się to z generowaniem dodatkowych danych szkoleniowych poprzez zastosowanie losowych przekształceń do istniejących danych, takich jak obrót, skalowanie i odwracanie.
4. Metody zespołowe: Wiąże się to z łączeniem wielu modeli w celu usprawnienia generalizacji, np. gromadzenia i wzmacniania.
5. Weryfikacja krzyżowa: obejmuje dzielenie danych na wiele części i trenowanie modelu w jednym przypadku, a następnie ocenę go w pozostałych.
To mi się podoba
To mi się nie podoba
Zgłoś błąd treści
Share
