Претераност у машинском учењу: узроци и решења

Претераност је феномен који се јавља када се језички модел или други алгоритам за машинско учење превише упозна са подацима обуке и почне да производи излаз који је превише сличан подацима о обуци, уместо да се генерализује на нове, невидљиве примере. Ово може довести до лошег рада модела на новим подацима и може представљати проблем у задацима обраде природног језика као што је превод језика, где модел треба да буде у стању да рукује новим, невидљивим реченицама или фразама.ӕӕ Претераност може бити узрокована бројем фактора, укључујући:ӕӕ1. Прекомерно прилагођавање: Када је модел превише добро обучен за податке о обуци, може постати превише специјализован за податке о обуци и не успети да се генерализује на нове примере.ӕ2. Цурење података: Када подаци о обуци нису правилно маскирани или анонимизирани, модел може научити да препозна податке о обуци, умјесто да генерализира на нове примјере.ӕ3. Недостатак разноликости у подацима о обуци: Ако подаци о обуци нису довољно разноврсни, модел можда неће бити изложен довољно широком спектру примера и може постати превише упознат са подацима о обуци.ӕ4. Недовољна регуларизација: Технике регуларизације, као што су напуштање и опадање тежине, могу помоћи у спречавању прекомерног застаревања додавањем буке у предвиђања модела и спречавањем да постане превише специјализован за податке о обуци.ӕ5. Лош избор метрике евалуације: Ако метрика евалуације није добро прилагођена задатку који се налази, модел може бити оптимизован за метрику евалуације, а не за прави задатак, што доводи до претераног застаревања.ӕ6. Неадекватна количина података: Ако је количина података о обуци премала, модел можда неће имати довољно информација да би се генерализовао на нове примере, што доводи до претеране употребе.ӕ7. Нетачно подешавање хиперпараметара: Ако хиперпараметри модела нису правилно подешени, модел може постати превише специјализован за податке о обуци, што доводи до прекомерне употребе.ӕ8. Недостатак прилагођавања домена: Ако модел није прилагођен циљном домену, можда неће моћи да се генерализује на нове примере у циљном домену, што доводи до прекомерне застарелости.ӕӕДа би се решила прекомерна застарелост, могу се користити бројне технике, укључујући:ӕӕ1 . Повећање количине података о обуци: Пружање више података о обуци може помоћи моделу да се генерализује на нове примере.ӕ2. Коришћење техника регуларизације: Технике регуларизације, као што су напуштање и опадање тежине, могу помоћи у спречавању претераног застаревања додавањем буке у предвиђања модела и спречавањем да постане превише специјализован за податке о обуци.ӕ3. Коришћење другачије метрике евалуације: Ако метрика евалуације није добро прилагођена задатку, коришћење другачије метрике евалуације може помоћи моделу да се генерализује на нове примере.ӕ4. Повећање разноликости података о обуци: Пружање разноврснијих података о обуци може помоћи моделу да се генерализује на нове примере.ӕ5. Прилагођавање модела циљном домену: Прилагођавање модела циљном домену може му помоћи да се генерализује на нове примере у циљном домену.ӕ6. Коришћење трансферног учења: Трансферно учење може помоћи моделу да се генерализује на нове примере коришћењем унапред обученог модела као почетне тачке.ӕ7. Коришћење метода ансамбла: Методе ансамбла, као што су складиштење и појачавање, могу помоћи моделу да се генерализује на нове примере комбиновањем предвиђања више модела.