Compreendendo e evitando a supernormalização em modelos de aprendizado de máquina
A supernormalização é um fenômeno que ocorre quando um modelo é treinado muito bem nos dados de treinamento e, como resultado, torna-se excessivamente especializado para aquele conjunto de dados específico. Isso pode fazer com que o modelo tenha um desempenho ruim em dados novos e não vistos, porque ele não aprendeu recursos ou padrões generalizáveis que são aplicáveis a uma gama mais ampla de situações.
Em outras palavras, a supernormalização acontece quando um modelo se ajusta muito aos dados de treinamento , e não aprende conhecimento generalizável suficiente a partir dos dados. Como resultado, o modelo pode não ser capaz de generalizar bem para dados novos e invisíveis.
A supernormalização pode ser causada por uma variedade de fatores, incluindo:
1. Overfitting: Isso ocorre quando um modelo é treinado muito bem nos dados de treinamento e se torna excessivamente especializado para aquele conjunto de dados específico.
2. Vazamento de dados: Isso ocorre quando os dados de treinamento não são representativos da verdadeira distribuição dos dados e o modelo aprende os preconceitos e limitações dos dados de treinamento, em vez dos padrões e relacionamentos subjacentes.
3. Complexidade do modelo: Isso ocorre quando um modelo é muito complexo e possui muitos parâmetros em relação à quantidade de dados de treinamento disponíveis.
4. Falta de regularização: Isso ocorre quando um modelo não é penalizado o suficiente pela complexidade e é permitido ajustar o ruído nos dados de treinamento em vez dos padrões e relacionamentos subjacentes.
Para evitar a supernormalização, várias técnicas podem ser usadas, como:
1 . Regularização: envolve adicionar um termo de penalidade à função de perda para desencorajar pesos grandes ou modelos complexos.
2. Parada antecipada: envolve interromper o processo de treinamento antes que o modelo se ajuste demais aos dados de treinamento.
3. Aumento de dados: envolve a geração de dados de treinamento adicionais aplicando transformações aleatórias aos dados existentes, como rotação, dimensionamento e inversão.
4. Métodos de conjunto: envolve a combinação de vários modelos para melhorar a generalização, como ensacamento e reforço.
5. Validação cruzada: envolve dividir os dados em várias dobras e treinar o modelo em uma dobra enquanto o avalia nas dobras restantes.
Marcar como "Gostei"
Marcar como "Não gostei"
Reportar um erro de conteúdo
Compartilhar
