Înțelegerea perplexității în învățarea automată

Perplexitatea este o măsură a cât de dificil este pentru un model de învățare automată să facă predicții asupra datelor noi, nevăzute. Este adesea folosit ca o modalitate de a evalua performanța unui model, în special în situațiile în care etichetele adevărate nu sunt cunoscute sau sunt dificil de obținut.

Există mai multe moduri de a calcula perplexitatea, dar o metodă comună este utilizarea entropiei încrucișate. funcția de pierdere și log-probabilitatea clasei corecte. Nedumerirea este apoi calculată ca log-probabilitate negativă a clasei corecte, împărțită la numărul de eșantioane din setul de testare.

Perplexitatea este o măsură utilă, deoarece ne oferă o idee despre cât de bine este capabil modelul să se generalizeze la date noi. . Dacă nedumerirea este mare, poate indica faptul că modelul nu face o treabă bună în capturarea tiparelor subiacente în date și poate fi necesară o modificare suplimentară a modelului. Pe de altă parte, dacă perplexitatea este scăzută, poate indica faptul că modelul face o treabă bună prin capturarea tiparelor subiacente și poate fi gata de utilizare în aplicații din lumea reală.

Perplexitatea poate fi utilizată în diferite moduri în mașină. învățarea, cum ar fi:

* Evaluarea performanței unui model pe date noi
* Compararea performanței diferitelor modele pe aceleași date
* Identificarea domeniilor în care modelul necesită îmbunătățiri
* Monitorizarea performanței unui model în timp

În rezumat, nedumerirea este o măsură de cât de dificil este pentru un model de învățare automată să facă predicții asupra datelor noi, nevăzute. Se calculează ca log-probabilitate negativă a clasei corecte, împărțită la numărul de probe din setul de testare. Perplexitatea poate fi folosită pentru a evalua performanța unui model și pentru a identifica zonele în care modelul necesită îmbunătățiri.