В сфере глубокого обучения, особенно в контексте оценки модели и оценки производительности, различие между потерями за пределами выборки и потерями при проверке имеет первостепенное значение. Понимание этих концепций имеет решающее значение для практиков, стремящихся понять эффективность и возможности обобщения своих моделей глубокого обучения.
Чтобы углубиться в тонкости этих терминов, необходимо сначала понять фундаментальные концепции обучения, проверки и тестирования наборов данных в контексте моделей машинного обучения. При разработке модели глубокого обучения набор данных обычно делится на три основных подмножества: обучающий набор, набор проверки и набор тестов. Обучающий набор используется для обучения модели, корректировки весов и смещений, чтобы минимизировать функцию потерь и повысить эффективность прогнозирования. С другой стороны, набор проверки служит независимым набором данных, используемым для точной настройки гиперпараметров и предотвращения переобучения в процессе обучения. Наконец, набор тестов используется для оценки производительности модели на невидимых данных, что дает представление о ее возможностях обобщения.
Потери за пределами выборки, также известные как потери при тестировании, относятся к метрике ошибок, рассчитанной на тестовом наборе после обучения и проверки модели. Он отражает эффективность модели на невидимых данных и служит важным индикатором ее способности обобщать новые, невидимые случаи. Потери за пределами выборки являются ключевым показателем для оценки прогнозирующей способности модели и часто используются для сравнения различных моделей или конфигураций настройки с целью выбора наиболее эффективной.
С другой стороны, потери при проверке — это метрика ошибок, вычисляемая на наборе проверок во время процесса обучения. Он используется для мониторинга производительности модели на данных, на которых она не обучалась, помогая предотвратить переобучение и направляя выбор гиперпараметров, таких как скорость обучения, размер пакета или сетевая архитектура. Потери при проверке обеспечивают ценную обратную связь во время обучения модели, позволяя специалистам-практикам принимать обоснованные решения относительно оптимизации и настройки модели.
Важно отметить, что, хотя потери при проверке являются важным показателем для разработки и точной настройки модели, конечная мера производительности модели заключается в ее потерях за пределами выборки. Потери за пределами выборки отражают, насколько хорошо модель обобщает новые, невидимые данные, и являются критическим показателем для оценки ее реальной применимости и предсказательной силы.
Потери за пределами выборки и потери при проверке играют разные, но взаимодополняющие роли в оценке и оптимизации моделей глубокого обучения. В то время как потери при проверке определяют разработку модели и настройку гиперпараметров во время обучения, потери вне выборки обеспечивают окончательную оценку возможностей обобщения модели на невидимых данных, служа окончательным эталоном для оценки производительности модели.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/DLPP Deep Learning с помощью Python и PyTorch:
- Если кто-то хочет распознавать цветные изображения в сверточной нейронной сети, нужно ли добавлять еще одно измерение при распознавании изображений в оттенках серого?
- Можно ли считать, что функция активации имитирует работу нейрона в мозге, активирующего или нет?
- Можно ли сравнить PyTorch с NumPy, работающим на графическом процессоре, с некоторыми дополнительными функциями?
- Следует ли использовать тензорную плату для практического анализа модели нейронной сети, запускаемой PyTorch, или достаточно matplotlib?
- Можно ли сравнить PyTorch с NumPy, работающим на графическом процессоре, с некоторыми дополнительными функциями?
- Верно или ложно это утверждение: «Для классификационной нейронной сети результатом должно быть распределение вероятностей между классами».
- Является ли запуск модели нейронной сети глубокого обучения на нескольких графических процессорах в PyTorch очень простым процессом?
- Можно ли сравнить обычную нейронную сеть с функцией почти 30 миллиардов переменных?
- Какая создана самая большая сверточная нейронная сеть?
- Если входными данными является список массивов numpy, хранящих тепловую карту, которая является выходными данными ViTPose, а форма каждого файла numpy равна [1, 17, 64, 48], что соответствует 17 ключевым точкам в теле, какой алгоритм можно использовать?