Creșterea numărului de neuroni dintr-un strat de rețea neuronală artificială poate prezenta într-adevăr un risc mai mare de memorare, ceea ce poate duce la supraadaptare. Suprafitting apare atunci când un model învață detaliile și zgomotul din datele de antrenament în măsura în care influențează negativ performanța modelului asupra datelor nevăzute. Aceasta este o problemă comună în învățarea automată, inclusiv în rețelele neuronale, și poate reduce semnificativ capacitățile de generalizare ale modelului.
Atunci când o rețea neuronală are prea mulți neuroni într-un anumit strat, crește capacitatea modelului de a învăța modele complicate prezente în datele de antrenament. Această capacitate sporită poate duce la rețeaua să memoreze exemplele de antrenament în loc să învețe tiparele de bază care se generalizează bine la date nevăzute. În consecință, modelul poate funcționa excepțional de bine pe datele de antrenament, dar nu reușește să se generalizeze la date noi, nevăzute, ceea ce duce la performanțe slabe în aplicațiile din lumea reală.
Pentru a înțelege mai bine acest concept, luați în considerare un exemplu în care o rețea neuronală este antrenată pentru a clasifica imaginile cu pisici și câini. Dacă rețeaua are un număr excesiv de neuroni într-un anumit strat, poate începe să memoreze caracteristici specifice ale imaginilor de antrenament, cum ar fi fundalul sau condițiile de iluminare, mai degrabă decât să se concentreze pe caracteristicile distinctive dintre pisici și câini. Acest lucru poate duce la supraadaptare, unde modelul are performanțe slabe atunci când este prezentat cu imagini pe care nu le-a văzut până acum, deoarece nu a învățat caracteristicile esențiale care diferențiază cele două clase.
O abordare comună pentru a atenua riscul de supraadaptare la creșterea numărului de neuroni dintr-un strat de rețea neuronală este prin tehnici de regularizare. Metodele de regularizare, cum ar fi regularizarea L1 și L2, abandonul și oprirea timpurie, sunt utilizate pentru a preveni ca rețeaua să devină prea complexă și să supraajusteze datele de antrenament. Aceste tehnici introduc constrângeri în timpul procesului de instruire, încurajând modelul să se concentreze pe învățarea tiparelor esențiale din date, mai degrabă decât pe memorarea exemplelor specifice.
În timp ce creșterea numărului de neuroni dintr-un strat de rețea neuronală artificială poate îmbunătăți capacitatea modelului de a învăța modele complicate, crește și riscul de memorare și supraadaptare. Utilizarea tehnicilor de regularizare adecvate este esențială pentru a găsi un echilibru între complexitatea modelului și performanța generalizării, asigurându-se că rețeaua neuronală poate învăța în mod eficient din date fără a se supraadapta.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Cum se poate folosi un strat de încorporare pentru a atribui automat axele adecvate pentru o diagramă de reprezentare a cuvintelor ca vectori?
- Care este scopul poolingului maxim într-un CNN?
- Cum se aplică procesul de extracție a caracteristicilor într-o rețea neuronală convoluțională (CNN) recunoașterii imaginilor?
- Este necesar să folosiți o funcție de învățare asincronă pentru modelele de învățare automată care rulează în TensorFlow.js?
- Care este parametrul pentru numărul maxim de cuvinte API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Poate fi folosit API-ul TensorFlow Keras Tokenizer pentru a găsi cele mai frecvente cuvinte?
- Ce este TOCO?
- Care este relația dintre un număr de epoci dintr-un model de învățare automată și acuratețea predicției din rularea modelului?
- API-ul pack vecins din Neural Structured Learning of TensorFlow produce un set de date de antrenament augmentat bazat pe date grafice naturale?
- Ce este API-ul pack neighbors în Neural Structured Learning al TensorFlow?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
Mai multe întrebări și răspunsuri:
- Camp: Inteligenta Artificiala
- Program: Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow (accesați programul de certificare)
- Lecţie: Probleme de supraalimentare și subalimentare (mergi la lecția aferentă)
- Subiect: Rezolvarea problemelor de supraadaptare și subadaptare ale modelului - partea 1 (mergi la subiectul conex)