Hiểu sự bối rối trong học máy

Sự bối rối là thước đo mức độ khó khăn của mô hình học máy trong việc đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. Nó thường được sử dụng như một cách để đánh giá hiệu suất của một mô hình, đặc biệt trong các trường hợp không biết nhãn thực hoặc khó lấy được.

Có một số cách để tính toán độ phức tạp, nhưng một phương pháp phổ biến là sử dụng entropy chéo hàm mất mát và khả năng ghi nhật ký của lớp chính xác. Sau đó, độ phức tạp được tính bằng khả năng ghi nhật ký âm của lớp chính xác, chia cho số lượng mẫu trong tập kiểm tra.

Độ phức tạp là một thước đo hữu ích vì nó cho chúng ta ý tưởng về mức độ mô hình có thể khái quát hóa dữ liệu mới . Nếu độ phức tạp cao, điều đó có thể cho thấy rằng mô hình không hoạt động tốt trong việc nắm bắt các mẫu cơ bản trong dữ liệu và có thể cần phải điều chỉnh thêm mô hình. Mặt khác, nếu độ phức tạp thấp, điều đó có thể cho thấy rằng mô hình đang làm tốt công việc nắm bắt các mẫu cơ bản và nó có thể sẵn sàng để sử dụng trong các ứng dụng trong thế giới thực.

Độ phức tạp có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau trong máy học tập, chẳng hạn như:

* Đánh giá hiệu suất của một mô hình trên dữ liệu mới
* So sánh hiệu suất của các mô hình khác nhau trên cùng một dữ liệu
* Xác định các lĩnh vực mà mô hình cần cải thiện
* Giám sát hiệu suất của một mô hình theo thời gian

Tóm lại, sự bối rối là một thước đo về mức độ khó khăn của một mô hình học máy trong việc đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. Nó được tính bằng khả năng ghi nhật ký âm của lớp chính xác, chia cho số lượng mẫu trong bộ kiểm tra. Sự bối rối có thể được sử dụng để đánh giá hiệu suất của một mô hình và xác định các lĩnh vực mà mô hình cần cải thiện.