Мазмуну:

Сиздин моделиңиз Overfitting экенин кайдан билесиз?
Сиздин моделиңиз Overfitting экенин кайдан билесиз?

Video: Сиздин моделиңиз Overfitting экенин кайдан билесиз?

Video: Сиздин моделиңиз Overfitting экенин кайдан билесиз?
Video: Generate Studio Quality Realistic Photos By Kohya LoRA Stable Diffusion Training - Full Tutorial 2024, Ноябрь
Anonim

Ашыкча тууралоо болгондо шектүү модель окутууда колдонулган маалыматтарга карата тактык жогору модель бирок жаңы маалыматтар менен олуттуу төмөндөйт. Натыйжалуу модель билет окутуу маалыматтары жакшы, бирок жалпыланган эмес. Бул кылат модель алдын ала айтуу сыяктуу максаттар үчүн пайдасыз.

Ошондой эле билесизби, модель Overfitting болсо, эмне кылуу керек?

Ашыкча тууралоо

  1. Катмарларды алып салуу же жашыруун катмарлардагы элементтердин санын азайтуу аркылуу тармактын кубаттуулугун азайтыңыз.
  2. Регуляризацияны колдонуңуз, бул чоң салмактар үчүн жоготуу функциясына чыгым кошууга алып келет.
  3. Кээ бир өзгөчөлүктөрдү нөлгө коюу менен туш келди жок кыла турган Dropout катмарларын колдонуңуз.

Ошондой эле суроо болушу мүмкүн, чечим дарагында ашыкча ылайыктуу деген эмне? Ашыкча тууралоо окутуу системасы берилген окутуу маалыматтарына ушунчалык катуу дал келген көрүнүш, ал үйрөтүлбөгөн маалыматтардын натыйжаларын алдын ала айтууда так эмес болуп калат. In чечим дарактары , ашыкча тууралоо болгондо пайда болот дарак окуу маалымат топтомундагы бардык үлгүлөрдү кемчиликсиз түрдө тууралоо үчүн иштелип чыккан.

Кошумча, моделдин Overfitting эмнеге алып келет?

Ашыкча тууралоо качан болот а модель окуу маалыматтарындагы майда-чүйдөлөрдү жана ызы-чууларды, ал иштин натыйжалуулугуна терс таасирин тийгизген даражада үйрөнөт модель жаңы маалыматтар боюнча. Бул окуу маалыматындагы ызы-чуу же кокустук термелүүлөр концепциялар катары кабыл алынат жана үйрөнүлөт дегенди билдирет. модель.

Мен Underfitting кантип билем?

Төмөндөгү модель моделге аракет кылып жаткан маалыматтарга карата өтө жөнөкөй болгондо туура келет. Бир аныктоо жолу мындай жагдайда бир жактуу дисперсия ыкмасын колдонуу керек, аны төмөнкүдөй көрсөтсө болот: Сиздин моделиңиз сизде бийик тенденцияга ээ болгондо жабдылган.

Сунушталууда: