1. Csökkentse a hálózat kapacitását rétegek eltávolításával vagy a rejtett rétegekben lévő elemek számának csökkentésével.
2. Alkalmazza a regularizációt, amely a nagy súlyok veszteségfüggvényének költséggel jár.
3. Használjon Dropout rétegeket, amelyek véletlenszerűen távolítanak el bizonyos funkciókat, ha nullára állítják őket.

1. Növelje a paraméterek méretét vagy számát az ML modellben.
2. Növelje a modell összetettségét vagy típusát.
3. A képzési idő növelése a költségfüggvény ML-ben való minimalizálásáig.

1. További adatok hozzáadása.
2. Használjon adatkiegészítést.
3. Használjon jól általánosító architektúrákat.
4. Szabályosítás hozzáadása (többnyire lemorzsolódás, L1/L2 rendszeresítés is lehetséges)
5. Csökkentse az architektúra bonyolultságát.

1. 1- Legyen egyszerűbb a modell: távolítsa el a zaj egy részét az edzési adatokból.
2. 2- Használjon keresztellenőrzési technikákat, például a k-szoros keresztellenőrzést.
3. 3- Használjon szabályosító technikákat, például a LASSO-t.

Hogyan lehet megakadályozni, hogy Bert túlszerelje magát?

Honnan ismerem az Underfittinget?

A nagy torzítás és az alacsony szórás jó mutatója az alulilleszkedésnek. Mivel ez a viselkedés a betanítási adatkészlet használata közben is megfigyelhető, az alul illesztett modelleket általában könnyebb azonosítani, mint a túlillesztetteket.

Hogyan befolyásolja a túlillesztés az előrejelzéseket?

Ennek eredményeként előfordulhat, hogy a túlillesztés nem illeszt be további adatokat , és ez befolyásolhatja a jövőbeli megfigyelések előrejelzésének pontosságát. ... Az érvényesítési mérőszámok általában addig a pontig növekednek, amíg stagnálnak vagy csökkenni kezdenek, ha a modellt túlillesztés éri.

Mi a túlillesztés probléma?

A túlillesztés a statisztikák modellezési hibája, amely akkor fordul elő, ha egy függvény túl szorosan igazodik az adatpontok korlátozott készletéhez . ... A modell túlillesztése általában egy túlságosan összetett modell készítése, amely megmagyarázza a vizsgált adatok sajátosságait.

Hogyan kerülheti el a túlillesztést az idősorokban?

Hogyan állapítható meg, hogy a CNN túl van-e szerelve?

A „vesztés” szempontjából a túlillesztés akkor derül ki, ha a modell hibája alacsony a tanítókészletben, és magasabb a tesztkészletben . Ezt vizuálisan azonosíthatja úgy, hogy ábrázolja a veszteségi és pontossági mérőszámokat, és megnézi, hogy a teljesítménymutatók hol konvergálnak mindkét adatkészlet esetében.

Mi az a lapos réteg a CNN-ben?

A kiegyenlítés az adatok egydimenziós tömbbé konvertálása a következő rétegbe történő bevitelhez . A konvolúciós rétegek kimenetét lesimítjuk, hogy egyetlen hosszú jellemzővektort hozzunk létre. És kapcsolódik a végső osztályozási modellhez, amelyet teljesen összekapcsolt rétegnek neveznek.

Hogyan lehet javítani a túlillesztést a neurális hálózatokban?

A feljavítás csökkenti a túlillesztést?

Az összes gépi tanulási algoritmus, beleértve az erősítést is, túlterhelhető . Természetesen a szabványos többváltozós lineáris regresszió Stein jelenségei miatt garantáltan túlilleszkedik. Ha törődik a túlillesztéssel, és le akar küzdeni ez ellen, minden alkalmazott algoritmust meg kell bizonyosodnia és "szabályoznia" kell.

Honnan tudhatom, hogy a modellem túl vagy alul illik?

Mi a túlillesztés és hogyan lehet orvosolni?

Hogyan javíthatom az Alulfittingemet?

Alulfitting kezelése: Szerezzen több edzési adatot. Növelje a paraméterek méretét vagy számát a modellben . Növelje a modell összetettségét. A képzési idő növelése, amíg a költség funkció minimálisra csökken.

A túlszerelés mindig rossz?

A válasz határozott igen, minden alkalommal . Ennek az az oka, hogy a túlillesztés olyan helyzetre utal, amikor a modellje nagyon jól teljesített a betanítási adatokon, de amikor megmutatta neki az igazán fontos adatkészletet (pl. a tesztadatokat vagy gyártásba helyezte), akkor nagyon jól teljesített. rossz.

Melyik technikán nem alkalmazható az erősítés?

túlillesztés, mint az AdaBoost Boosting technikák általában alacsony torzítással és nagy szórással rendelkeznek. Az alapvető lineáris regressziós osztályozók esetében nincs hatása a Gradient Boosting használatának.

Melyik technika hajlamos a túlillesztésre?

Lemorzsolódás (modell) Ha rétegeinkre alkalmazzuk a lemorzsolódást, amely egyfajta regularizáció, a hálózatunk egységeinek egy meghatározott valószínűségű részhalmazát figyelmen kívül hagyjuk. A lemorzsolódás segítségével csökkenthetjük az egységek közötti kölcsönös tanulást, ami túlillesztéshez vezethetett.

Az Underfitting rossz?

Alulillesztésről van szó, amikor a modell „nem tanult eleget” a képzési adatokból, ami alacsony általánosítást és megbízhatatlan előrejelzéseket eredményez. Amint azt valószínűleg várta, az alulillesztés (azaz a nagy torzítás) éppoly rossz a modell általánosítására, mint a túlillesztés.

Mi az a Bert finomhangolás?

Mi az a modell finomhangolás? A BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) egy nagy neurális hálózati architektúra , hatalmas számú paraméterrel, amelyek 100 milliótól több mint 300 millióig terjedhetnek. Tehát egy BERT-modell nulláról való betanítása egy kis adatkészleten túlillesztést eredményezne.

Honnan tudhatom, hogy a Python túl van-e szerelve?

Mi a túlillesztés és a rendszeresítés?

A rendszeresítés a válasz a túlillesztésre . Ez egy olyan technika, amely javítja a modell pontosságát, valamint megakadályozza a fontos adatok alulillesztés miatti elvesztését. Ha egy modell nem képes megragadni egy mögöttes adattrendet, akkor alulillesztõnek tekintendõ. A modell nem fér el elég pontra ahhoz, hogy pontos előrejelzéseket készítsen.

A Skip csatlakozások csökkentik a túlillesztést?

Elméletileg a skip-layer kapcsolatok nem javíthatják a hálózati teljesítményt . Mivel azonban az összetett hálózatokat nehéz betanítani, és könnyű túlilleszteni, nagyon hasznos lehet ezt kifejezetten lineáris regressziós tagként hozzáadni, ha tudja, hogy az adatok erős lineáris összetevőt tartalmaznak.