Per reconèixer si un model està sobreajustat, cal entendre el concepte de sobreajust i les seves implicacions en l'aprenentatge automàtic. El sobreajust es produeix quan un model funciona excepcionalment bé amb les dades d'entrenament, però no es pot generalitzar a dades noves i no vistes. Aquest fenomen és perjudicial per a la capacitat predictiva del model i pot provocar un rendiment baix en escenaris del món real. En el context de les xarxes neuronals profundes i els estimadors de Google Cloud Machine Learning, hi ha diversos indicadors que poden ajudar a identificar el sobreajust.
Un signe comú de sobreadaptació és una diferència significativa entre el rendiment del model a les dades d'entrenament i el seu rendiment a les dades de validació o prova. Quan un model està sobreajustat, "memoritza" els exemples d'entrenament en lloc d'aprendre els patrons subjacents. Com a resultat, pot aconseguir una gran precisió en el conjunt d'entrenament, però té dificultats per fer prediccions precises sobre dades noves. Avaluant el rendiment del model en un conjunt de prova o validació independent, es pot avaluar si s'ha produït un sobreajust.
Un altre indici de sobreadaptació és una gran diferència entre les taxes d'error de validació i d'entrenament del model. Durant el procés d'entrenament, el model intenta minimitzar el seu error ajustant els seus paràmetres. Tanmateix, si el model esdevé massa complex o s'entrena durant massa temps, pot començar a ajustar-se al soroll de les dades d'entrenament en lloc dels patrons subjacents. Això pot provocar una taxa d'error d'entrenament baixa però una taxa d'error de validació significativament més alta. El seguiment de la tendència d'aquestes taxes d'error pot ajudar a identificar el sobreajust.
A més, l'observació del comportament de la funció de pèrdua del model pot proporcionar informació sobre el sobreajustament. La funció de pèrdua mesura la discrepància entre les sortides previstes del model i els objectius reals. En un model sobreajustat, la funció de pèrdua de les dades d'entrenament pot continuar disminuint mentre la pèrdua de les dades de validació comença a augmentar. Això indica que el model s'està especialitzant cada cop més en els exemples de formació i perdent la seva capacitat de generalització.
També es poden utilitzar tècniques de regularització per evitar un sobreajust. La regularització introdueix un terme de penalització a la funció de pèrdua, descoratjant que el model esdevingui massa complex. Tècniques com la regularització de L1 o L2, l'abandonament o l'aturada primerenca poden ajudar a mitigar el sobreajust afegint limitacions al procés d'aprenentatge del model.
És important tenir en compte que el sobreajust pot estar influenciat per diversos factors, com ara la mida i la qualitat de les dades d'entrenament, la complexitat de l'arquitectura del model i els hiperparàmetres escollits. Per tant, és crucial avaluar acuradament aquests factors mentre s'entrenen i avaluen els models per evitar el sobreajustament.
Reconèixer el sobreajust en xarxes neuronals profundes i estimadors implica analitzar el rendiment de les dades de validació o de prova, controlar la diferència entre les taxes d'error d'entrenament i validació, observar el comportament de la funció de pèrdua i emprar tècniques de regularització. En comprendre aquests indicadors i prendre les mesures adequades, es poden mitigar els efectes perjudicials del sobreajustament i construir models més robusts i generalitzables.
Altres preguntes i respostes recents sobre Xarxes neuronals profundes i estimadors:
- Es pot interpretar l'aprenentatge profund com a definició i formació d'un model basat en una xarxa neuronal profunda (DNN)?
- El marc TensorFlow de Google permet augmentar el nivell d'abstracció en el desenvolupament de models d'aprenentatge automàtic (per exemple, amb la substitució de la codificació per la configuració)?
- És correcte que si el conjunt de dades és gran es necessita menys avaluació, la qual cosa significa que la fracció del conjunt de dades utilitzada per a l'avaluació es pot reduir amb l'augment de la mida del conjunt de dades?
- Es pot controlar fàcilment (afegint i eliminant) el nombre de capes i el nombre de nodes en capes individuals canviant la matriu subministrada com a argument ocult de la xarxa neuronal profunda (DNN)?
- Què són les xarxes neuronals i les xarxes neuronals profundes?
- Per què les xarxes neuronals profundes es diuen profundes?
- Quins són els avantatges i els desavantatges d'afegir més nodes a DNN?
- Quin és el problema del gradient de desaparició?
- Quins són alguns dels inconvenients de l'ús de xarxes neuronals profundes en comparació amb els models lineals?
- Quins paràmetres addicionals es poden personalitzar al classificador DNN i com contribueixen a ajustar la xarxa neuronal profunda?
Veure més preguntes i respostes a Xarxes neuronals profundes i estimadors