ნეირონების რაოდენობის გაზრდა ხელოვნური ნეირონული ქსელის შრეში მართლაც შეიძლება წარმოადგენდეს დამახსოვრების უფრო მაღალ რისკს, რაც პოტენციურად გამოიწვევს ზედმეტად მორგებას. გადაჭარბება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი სწავლობს დეტალებს და ხმაურს სასწავლო მონაცემებში იმდენად, რამდენადაც ეს უარყოფითად აისახება მოდელის მუშაობაზე უხილავ მონაცემებზე. ეს არის საერთო პრობლემა მანქანათმცოდნეობაში, მათ შორის ნერვულ ქსელებში და შეიძლება მნიშვნელოვნად შეამციროს მოდელის განზოგადების შესაძლებლობები.
როდესაც ნერვულ ქსელს აქვს ძალიან ბევრი ნეირონი კონკრეტულ შრეში, ეს ზრდის მოდელის შესაძლებლობას ისწავლოს სასწავლო მონაცემებში არსებული რთული შაბლონები. ამ გაზრდილმა სიმძლავრემ შეიძლება გამოიწვიოს ქსელმა დაიმახსოვროს ტრენინგის მაგალითები იმის ნაცვლად, რომ ისწავლოს ძირითადი შაბლონები, რომლებიც კარგად განზოგადება უხილავ მონაცემებზე. შედეგად, მოდელმა შეიძლება გამორჩეულად კარგად იმოქმედოს ტრენინგის მონაცემებზე, მაგრამ ვერ განზოგადდეს ახალ, უხილავ მონაცემებზე, რაც იწვევს ცუდ შესრულებას რეალურ სამყაროში აპლიკაციებში.
ამ კონცეფციის უკეთ გასაგებად, განვიხილოთ მაგალითი, სადაც მიმდინარეობს ნერვული ქსელის ტრენინგი კატებისა და ძაღლების სურათების კლასიფიკაციისთვის. თუ ქსელს აქვს ნეირონების გადაჭარბებული რაოდენობა კონკრეტულ ფენაში, მან შეიძლება დაიწყოს სასწავლო სურათების სპეციფიკური მახასიათებლების დამახსოვრება, როგორიცაა ფონი ან განათების პირობები, ვიდრე ფოკუსირება მოახდინოს კატებისა და ძაღლების მახასიათებლებზე. ამან შეიძლება გამოიწვიოს ზედმეტად მორგება, სადაც მოდელი ცუდად მუშაობს, როდესაც წარმოდგენილია ისეთი სურათებით, რომლებიც აქამდე არ უნახავს, რადგან მან ვერ ისწავლა ძირითადი მახასიათებლები, რომლებიც განასხვავებს ორ კლასს.
ნერვულ ქსელის შრეში ნეირონების რაოდენობის გაზრდისას გადაჭარბების რისკის შესამცირებლად ერთ-ერთი გავრცელებული მიდგომაა რეგულარიზაციის ტექნიკის მეშვეობით. რეგულარიზაციის მეთოდები, როგორიცაა L1 და L2 რეგულაცია, მიტოვება და ადრეული შეჩერება, გამოიყენება იმისათვის, რომ ქსელი არ გახდეს ძალიან რთული და ზედმეტად მოერგოს სასწავლო მონაცემებს. ეს ტექნიკა აწესებს შეზღუდვებს სასწავლო პროცესის დროს, რაც მოუწოდებს მოდელს ფოკუსირება მოახდინოს მონაცემების ძირითადი შაბლონების შესწავლაზე, ვიდრე კონკრეტული მაგალითების დამახსოვრებაზე.
მიუხედავად იმისა, რომ ნეირონების რაოდენობის გაზრდა ხელოვნური ნერვული ქსელის ფენაში შეიძლება გააძლიეროს მოდელის უნარი ისწავლოს რთული შაბლონები, ეს ასევე ზრდის დამახსოვრებისა და ზედმეტი მორგების რისკს. რეგულარიზაციის შესაბამისი ტექნიკის გამოყენება გადამწყვეტია მოდელის სირთულესა და განზოგადების ეფექტურობას შორის ბალანსის დასამყარებლად, რაც უზრუნველყოფს, რომ ნერვულ ქსელს შეუძლია ეფექტურად ისწავლოს მონაცემებიდან ზედმეტი მორგების გარეშე.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები:
- როგორ შეიძლება გამოვიყენოთ ჩაშენებული ფენა სიტყვების ვექტორებად წარმოდგენის ნაკვეთისთვის სათანადო ღერძების ავტომატურად მინიჭებისთვის?
- რა არის CNN-ში მაქსიმალური გაერთიანების მიზანი?
- როგორ გამოიყენება ფუნქციის ამოღების პროცესი კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში (CNN) გამოსახულების ამოცნობაზე?
- საჭიროა თუ არა ასინქრონული სწავლის ფუნქციის გამოყენება TensorFlow.js-ში გაშვებული მანქანური სწავლების მოდელებისთვის?
- რა არის TensorFlow Keras Tokenizer API სიტყვების მაქსიმალური რაოდენობის პარამეტრი?
- შეიძლება თუ არა TensorFlow Keras Tokenizer API-ის გამოყენება ყველაზე ხშირი სიტყვების მოსაძებნად?
- რა არის TOCO?
- რა კავშირია მანქანური სწავლის მოდელში რამდენიმე ეპოქასა და მოდელის გაშვების პროგნოზის სიზუსტეს შორის?
- აწარმოებს თუ არა API მეზობლების პაკეტი TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურირებულ სწავლებას, აწარმოებს გაძლიერებულ სასწავლო მონაცემთა ბაზას ბუნებრივი გრაფიკის მონაცემებზე დაყრდნობით?
- რა არის პაკეტის მეზობლების API TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურულ სწავლებაში?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-ში
მეტი კითხვა და პასუხი:
- საველე: ხელოვნური ინტელექტი
- პროგრამა: EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები (გადადით სასერტიფიკაციო პროგრამაზე)
- გაკვეთილი: გადატვირთვისა და არასაკმარისი პრობლემების პრობლემა (გადადით შესაბამის გაკვეთილზე)
- თემა: მოდელის ზედმეტად მორგების და დაქვემდებარების პრობლემების გადაჭრა - ნაწილი 1 (გადადით შესაბამის თემაზე)