ღრმა სწავლის სფეროში, განსაკუთრებით მოდელის შეფასების და შესრულების შეფასების კონტექსტში, განსხვავება ნიმუშის გარეთ დანაკარგსა და ვალიდაციის დაკარგვას შორის უაღრესად მნიშვნელოვანია. ამ ცნებების გაგება გადამწყვეტია იმ პრაქტიკოსებისთვის, რომლებიც მიზნად ისახავს გაიგონ მათი ღრმა სწავლის მოდელების ეფექტურობა და განზოგადება.
ამ ტერმინების სირთულეებში ჩასათვლელად, აუცილებელია, პირველ რიგში გავიაზროთ ტრენინგის, ვალიდაციის და მონაცემთა ნაკრების ტესტირების ფუნდამენტური ცნებები მანქანური სწავლების მოდელების კონტექსტში. ღრმა სწავლის მოდელის შემუშავებისას მონაცემთა ნაკრები ჩვეულებრივ იყოფა სამ ძირითად ქვეჯგუფად: სასწავლო ნაკრები, ვალიდაციის ნაკრები და ტესტის ნაკრები. სავარჯიშო ნაკრები გამოიყენება მოდელის გასავარჯიშებლად, წონების და მიკერძოების კორექტირებისთვის, რათა შემცირდეს დაკარგვის ფუნქცია და გაზარდოს პროგნოზირებადი შესრულება. მეორე მხრივ, ვალიდაციის ნაკრები ემსახურება როგორც დამოუკიდებელ მონაცემთა ბაზას, რომელიც გამოიყენება ჰიპერპარამეტრების სრულყოფილად დასარეგულირებლად და ტრენინგის პროცესში გადაჭარბების თავიდან ასაცილებლად. და ბოლოს, ტესტის ნაკრები გამოიყენება მოდელის მუშაობის შესაფასებლად უხილავ მონაცემებზე, რაც უზრუნველყოფს მის განზოგადების შესაძლებლობებს.
ნიმუშის გარეშე დანაკარგი, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც ტესტის დანაკარგი, ეხება შეცდომის მეტრიკას, რომელიც გამოითვლება ტესტის კომპლექტზე მოდელის მომზადებისა და დამოწმების შემდეგ. ის წარმოადგენს მოდელის მუშაობას უხილავ მონაცემებზე და ემსახურება როგორც გადამწყვეტი ინდიკატორი მისი უნარის განზოგადება ახალ, უხილავ მაგალითებზე. ნიმუშის გარეშე დანაკარგი არის ძირითადი მეტრიკა მოდელის პროგნოზირებადი სიმძლავრის შესაფასებლად და ხშირად გამოიყენება სხვადასხვა მოდელების შესადარებლად ან კონფიგურაციის დასარეგულირებლად, რათა აირჩიოთ საუკეთესო შედეგიანი.
მეორეს მხრივ, ვალიდაციის დაკარგვა არის შეცდომის მეტრიკა, რომელიც გამოითვლება ვალიდაციის კომპლექტზე სასწავლო პროცესის დროს. იგი გამოიყენება მოდელის მუშაობის მონიტორინგისთვის იმ მონაცემებზე, რომლებზეც მას არ უსწავლია, რაც ხელს უწყობს ზედმეტი მორგების თავიდან აცილებას და წარმართავს ჰიპერპარამეტრების შერჩევას, როგორიცაა სწავლის სიჩქარე, სერიის ზომა ან ქსელის არქიტექტურა. ვალიდაციის დაკარგვა იძლევა ღირებულ უკუკავშირს მოდელის ტრენინგის დროს, რაც საშუალებას აძლევს პრაქტიკოსებს მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები მოდელის ოპტიმიზაციასთან და დარეგულირებასთან დაკავშირებით.
მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ვალიდაციის დანაკარგი არის არსებითი მეტრიკა მოდელის შემუშავებისა და დაზუსტებისთვის, მოდელის მუშაობის საბოლოო საზომი მდგომარეობს მის ცალსახად დანაკარგში. ნიმუშის გარეთ დანაკარგი ასახავს თუ რამდენად კარგად განზოგადება მოდელი ახალ, უხილავ მონაცემებზე და წარმოადგენს კრიტიკულ მეტრიკას რეალურ სამყაროში მისი გამოყენების და პროგნოზირების უნარის შესაფასებლად.
ნიმუშის გარეშე დაკარგვა და ვალიდაციის დაკარგვა განსხვავებულ, მაგრამ დამატებით როლს თამაშობს ღრმა სწავლის მოდელების შეფასებასა და ოპტიმიზაციაში. მიუხედავად იმისა, რომ ვალიდაციის დაკარგვა ხელმძღვანელობს მოდელის შემუშავებას და ჰიპერპარამეტრების დარეგულირებას ტრენინგის დროს, ნიმუშის გარეთ დაკარგვა უზრუნველყოფს მოდელის განზოგადების შესაძლებლობების საბოლოო შეფასებას უხილავ მონაცემებზე, რაც წარმოადგენს მოდელის შესრულების შეფასების საბოლოო ეტალონს.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად:
- თუ ვინმეს სურს ამოიცნოს ფერადი გამოსახულება კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში, უნდა დაამატოთ სხვა განზომილება რუხი მასშტაბის სურათების ამოცნობისას?
- შეიძლება თუ არა ჩაითვალოს აქტივაციის ფუნქცია თავის ტვინში ნეირონის მიბაძვით სროლით თუ არა?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება NumPy-ს, რომელიც მუშაობს GPU-ზე, რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- საკმარისია თუ არა ტენსორული დაფის გამოყენება PyTorch გაშვებული ნერვული ქსელის მოდელის პრაქტიკული ანალიზისთვის ან matplotlib?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება GPU-ზე გაშვებულ NumPy-ს რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- მართალია ეს წინადადება თუ მცდარი "კლასიფიკაციის ნერვული ქსელისთვის შედეგი უნდა იყოს ალბათობის განაწილება კლასებს შორის."
- არის თუ არა ღრმა სწავლის ნერვული ქსელის მოდელის გაშვება მრავალ GPU-ზე PyTorch-ში ძალიან მარტივი პროცესია?
- შეიძლება თუ არა ჩვეულებრივი ნერვული ქსელის შედარება თითქმის 30 მილიარდი ცვლადის ფუნქციასთან?
- რა არის შექმნილი ყველაზე დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელი?
- თუ შეყვანილი არის ნუმპური მასივების სია, რომლებიც ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც არის ViTPose-ის გამომავალი და თითოეული numpy ფაილის ფორმაა [1, 17, 64, 48], რომელიც შეესაბამება სხეულის 17 საკვანძო წერტილს, რომელი ალგორითმის გამოყენება შეიძლება?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლაში Python-ით და PyTorch-ით