Depășirea în învățare automată: cauze și soluții
Depășirea este un fenomen care apare atunci când un model de limbă sau un alt algoritm de învățare automată devine prea familiarizat cu datele de antrenament și începe să producă rezultate care sunt prea similare cu datele de antrenament, mai degrabă decât să se generalizeze la exemple noi, nevăzute. Acest lucru poate face ca modelul să funcționeze slab cu datele noi și poate fi o problemă în sarcinile de procesare a limbajului natural, cum ar fi traducerea limbii, în care modelul trebuie să fie capabil să gestioneze propoziții sau fraze noi, nevăzute.
Depășirea poate fi cauzată de un număr de factori, inclusiv:
1. Supraadaptare: Când un model este instruit prea bine pe datele de antrenament, acesta poate deveni prea specializat în datele de antrenament și nu reușește să generalizeze la noi exemple.
2. Scurgere de date: atunci când datele de antrenament nu sunt mascate sau anonimizate corespunzător, modelul poate învăța să recunoască datele de antrenament, mai degrabă decât să generalizeze la noi exemple.
3. Lipsa diversității datelor de antrenament: dacă datele de antrenament nu sunt suficient de diverse, modelul poate să nu fie expus la o gamă suficient de largă de exemple și poate deveni prea familiar cu datele de antrenament.
4. Regularizare insuficientă: tehnicile de regularizare, cum ar fi abandonul și scăderea greutății, pot ajuta la prevenirea învechirii, adăugând zgomot la predicțiile modelului și împiedicând ca acesta să devină prea specializat în datele de antrenament.
5. Alegerea slabă a metricii de evaluare: dacă metrica de evaluare nu este potrivită pentru sarcina în cauză, modelul poate fi optimizat pentru metrica de evaluare, mai degrabă decât pentru sarcina adevărată, ceea ce duce la depășire.
6. Cantitate inadecvată de date: dacă cantitatea de date de antrenament este prea mică, este posibil ca modelul să nu aibă suficiente informații pentru a se generaliza la noi exemple, ceea ce duce la exagerare.
7. Reglare incorectă a hiperparametrilor: Dacă hiperparametrii modelului nu sunt reglați corespunzător, modelul poate deveni prea specializat în ceea ce privește datele de antrenament, ceea ce duce la excesul de oboseală.
8. Lipsa adaptării domeniului: dacă modelul nu este adaptat la domeniul țintă, este posibil să nu se poată generaliza la noi exemple din domeniul țintă, ceea ce duce la depășire.
Pentru a aborda învechirea excesivă, pot fi utilizate o serie de tehnici, inclusiv:
1 . Creșterea cantității de date de antrenament: furnizarea mai multor date de antrenament poate ajuta modelul să se generalizeze la noi exemple.
2. Utilizarea tehnicilor de regularizare: tehnicile de regularizare, cum ar fi abandonul și scăderea greutății, pot ajuta la prevenirea învechirii excesive, adăugând zgomot la predicțiile modelului și împiedicând ca acesta să devină prea specializat în datele de antrenament.
3. Folosirea unei valori de evaluare diferite: Dacă metrica de evaluare nu este potrivită pentru sarcina în cauză, utilizarea unei alte valori de evaluare poate ajuta modelul să se generalizeze la noi exemple.
4. Creșterea diversității datelor de antrenament: furnizarea de date de antrenament mai diverse poate ajuta modelul să se generalizeze la noi exemple.
5. Adaptarea modelului la domeniul țintă: Adaptarea modelului la domeniul țintă îl poate ajuta să se generalizeze la noi exemple din domeniul țintă.
6. Utilizarea învățării prin transfer: Învățarea prin transfer poate ajuta modelul să se generalizeze la exemple noi, folosind un model pre-antrenat ca punct de plecare.
7. Folosirea metodelor de ansamblu: metodele de ansamblu, cum ar fi ambalarea și stimularea, pot ajuta modelul să se generalizeze la noi exemple prin combinarea predicțiilor mai multor modele.
Apreciez
Nu apreciez
Raportați o eroare de conținut
Share
