Înțelegerea și evitarea supranormalizării în modelele de învățare automată
Supranormalizarea este un fenomen care apare atunci când un model este antrenat prea bine pe datele de antrenament și, ca urmare, devine prea specializat pentru acel set de date specific. Acest lucru poate face ca modelul să aibă performanțe slabe pe date noi, nevăzute, deoarece nu a învățat caracteristici generalizabile sau modele care sunt aplicabile într-o gamă mai largă de situații.
Cu alte cuvinte, supranormalizarea are loc atunci când un model este prea potrivit pentru datele de antrenament. și nu învață suficiente cunoștințe generalizabile din date. Ca rezultat, este posibil ca modelul să nu se poată generaliza bine la date noi, nevăzute.
Supranormalizarea poate fi cauzată de o varietate de factori, inclusiv:
1. Supraajustare: acest lucru apare atunci când un model este antrenat prea bine pe datele de antrenament și devine prea specializat pentru acel set de date specific.
2. Scurgerea datelor: Aceasta are loc atunci când datele de antrenament nu sunt reprezentative pentru distribuția reală a datelor, iar modelul învață părtinirile și limitările datelor de antrenament mai degrabă decât modelele și relațiile de bază.
3. Complexitatea modelului: Aceasta apare atunci când un model este prea complex și are prea mulți parametri în raport cu cantitatea de date de antrenament disponibile.
4. Lipsa regularizării: aceasta apare atunci când un model nu este penalizat suficient pentru complexitate și este permis să se potrivească zgomotul în datele de antrenament, mai degrabă decât în modelele și relațiile de bază.
Pentru a evita supranormalizarea, pot fi utilizate mai multe tehnici, cum ar fi:
1 . Regularizare: Aceasta implică adăugarea unui termen de penalizare la funcția de pierdere pentru a descuraja greutățile mari sau modelele complexe.
2. Oprire timpurie: Aceasta implică oprirea procesului de antrenament înainte ca modelul să depășească datele de antrenament.
3. Mărirea datelor: Aceasta implică generarea de date suplimentare de antrenament prin aplicarea unor transformări aleatorii datelor existente, cum ar fi rotația, scalarea și răsturnarea.
4. Metode de ansamblu: Aceasta implică combinarea mai multor modele pentru a îmbunătăți generalizarea, cum ar fi punerea în sac și amplificarea.
5. Validare încrucișată: Aceasta implică împărțirea datelor în mai multe pliuri și antrenamentul modelului pe o singură ori, în timp ce îl evaluează pe rândurile rămase.
Apreciez
Nu apreciez
Raportați o eroare de conținut
Share
