Exagero no aprendizado de máquina: causas e soluções
Overstaleness é um fenômeno que ocorre quando um modelo de linguagem ou outro algoritmo de aprendizado de máquina se torna muito familiarizado com os dados de treinamento e começa a produzir resultados excessivamente semelhantes aos dados de treinamento, em vez de generalizar para exemplos novos e invisíveis. Isso pode fazer com que o modelo tenha um desempenho ruim em novos dados e pode ser um problema em tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução de idiomas, onde o modelo precisa ser capaz de lidar com sentenças ou frases novas e invisíveis. de fatores, incluindo:
1. Overfitting: Quando um modelo é treinado muito bem nos dados de treinamento, ele pode se tornar excessivamente especializado nos dados de treinamento e não conseguir generalizar para novos exemplos.
2. Vazamento de dados: Quando os dados de treinamento não são devidamente mascarados ou anonimizados, o modelo pode aprender a reconhecer os dados de treinamento, em vez de generalizar para novos exemplos.
3. Falta de diversidade nos dados de treinamento: Se os dados de treinamento não forem suficientemente diversos, o modelo pode não ser exposto a uma gama suficientemente ampla de exemplos e pode tornar-se excessivamente familiarizado com os dados de treinamento.
4. Regularização insuficiente: Técnicas de regularização, como abandono e redução de peso, podem ajudar a evitar excesso de estabilidade, adicionando ruído às previsões do modelo e evitando que ele se torne muito especializado nos dados de treinamento.
5. Má escolha da métrica de avaliação: Se a métrica de avaliação não for adequada para a tarefa em questão, o modelo pode ser otimizado para a métrica de avaliação, em vez da tarefa verdadeira, levando ao excesso de obsolescência.
6. Quantidade inadequada de dados: Se a quantidade de dados de treinamento for muito pequena, o modelo pode não ter informações suficientes para generalizar para novos exemplos, levando ao excesso de obsolescência.
7. Ajuste incorreto de hiperparâmetros: Se os hiperparâmetros do modelo não forem ajustados corretamente, o modelo pode se tornar excessivamente especializado para os dados de treinamento, levando a excesso de obsolescência.
8. Falta de adaptação do domínio: Se o modelo não for adaptado ao domínio alvo, pode não ser capaz de generalizar para novos exemplos no domínio alvo, levando à sobrevelocidade.
Para resolver a sobrevelocidade, uma série de técnicas podem ser usadas, incluindo:
1 . Aumentar a quantidade de dados de treinamento: Fornecer mais dados de treinamento pode ajudar o modelo a generalizar para novos exemplos.
2. Usando técnicas de regularização: Técnicas de regularização, como abandono e redução de peso, podem ajudar a evitar o excesso de obsolescência, adicionando ruído às previsões do modelo e evitando que ele se torne muito especializado nos dados de treinamento.
3. Usando uma métrica de avaliação diferente: Se a métrica de avaliação não for adequada à tarefa em questão, usar uma métrica de avaliação diferente pode ajudar o modelo a generalizar para novos exemplos.
4. Aumentando a diversidade dos dados de treinamento: Fornecer dados de treinamento mais diversificados pode ajudar o modelo a generalizar para novos exemplos.
5. Adaptando o modelo ao domínio alvo: Adaptar o modelo ao domínio alvo pode ajudá-lo a generalizar para novos exemplos no domínio alvo.
6. Usando aprendizagem por transferência: A aprendizagem por transferência pode ajudar o modelo a generalizar para novos exemplos usando um modelo pré-treinado como ponto de partida.
7. Usando métodos de conjunto: métodos de conjunto, como bagging e boosting, podem ajudar o modelo a generalizar para novos exemplos, combinando as previsões de vários modelos.
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