Чтобы распознать, что модель переоснащена, необходимо понять концепцию переоснащения и ее последствия в машинном обучении. Переоснащение происходит, когда модель исключительно хорошо работает с обучающими данными, но не может обобщить новые, невидимые данные. Это явление вредно для прогнозирующей способности модели и может привести к снижению производительности в реальных сценариях. В контексте глубоких нейронных сетей и оценщиков в рамках Google Cloud Machine Learning существует несколько индикаторов, которые могут помочь выявить переобучение.
Одним из распространенных признаков переоснащения является значительная разница между производительностью модели на обучающих данных и ее производительностью на проверочных или тестовых данных. Когда модель переоснащена, она «запоминает» обучающие примеры вместо изучения основных закономерностей. В результате он может достичь высокой точности на обучающем наборе, но с трудом делает точные прогнозы на новых данных. Оценивая производительность модели на отдельном проверочном или тестовом наборе, можно оценить, произошло ли переобучение.
Еще одним признаком переобучения является большая разница между частотой ошибок при обучении и проверке модели. В процессе обучения модель пытается минимизировать свою ошибку, корректируя свои параметры. Однако, если модель становится слишком сложной или обучается слишком долго, она может начать соответствовать шуму в обучающих данных, а не базовым закономерностям. Это может привести к низкой частоте ошибок при обучении, но к значительно более высокому уровню ошибок при проверке. Мониторинг тенденции этих коэффициентов ошибок может помочь выявить переобучение.
Кроме того, наблюдение за поведением функции потерь модели может дать представление о переобучении. Функция потерь измеряет несоответствие между прогнозируемыми результатами модели и фактическими целями. В переоснащенной модели функция потерь в обучающих данных может продолжать уменьшаться, в то время как потери в проверочных данных начинают увеличиваться. Это указывает на то, что модель становится все более специализированной на обучающих примерах и теряет способность к обобщению.
Для предотвращения переобучения также можно использовать методы регуляризации. Регуляризация вводит штрафной член в функцию потерь, не давая модели стать слишком сложной. Такие методы, как регуляризация L1 или L2, отсев или ранняя остановка, могут помочь смягчить переобучение путем добавления ограничений в процесс обучения модели.
Важно отметить, что на переобучение могут влиять различные факторы, включая размер и качество обучающих данных, сложность архитектуры модели и выбранные гиперпараметры. Поэтому крайне важно тщательно оценивать эти факторы при обучении и оценке моделей, чтобы избежать переобучения.
Распознавание переобучения в глубоких нейронных сетях и средствах оценки включает анализ производительности на проверочных или тестовых данных, мониторинг разницы между частотой ошибок обучения и проверки, наблюдение за поведением функции потерь и использование методов регуляризации. Понимая эти показатели и принимая соответствующие меры, можно смягчить пагубные последствия переобучения и построить более надежные и обобщаемые модели.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Глубокие нейронные сети и оценщики:
- Можно ли интерпретировать глубокое обучение как определение и обучение модели на основе глубокой нейронной сети (DNN)?
- Позволяет ли платформа Google TensorFlow повысить уровень абстракции при разработке моделей машинного обучения (например, за счет замены кодирования на конфигурацию)?
- Верно ли, что если набор данных большой, требуется меньше оценок, а это означает, что часть набора данных, используемая для оценки, может быть уменьшена с увеличением размера набора данных?
- Можно ли легко контролировать (путем добавления и удаления) количество слоев и количество узлов в отдельных слоях, изменяя массив, предоставляемый в качестве скрытого аргумента глубокой нейронной сети (DNN)?
- Что такое нейронные сети и глубокие нейронные сети?
- Почему глубокие нейронные сети называются глубокими?
- Каковы преимущества и недостатки добавления большего количества узлов в DNN?
- В чем проблема исчезающего градиента?
- Каковы недостатки использования глубоких нейронных сетей по сравнению с линейными моделями?
- Какие дополнительные параметры можно настроить в классификаторе DNN и как они способствуют тонкой настройке глубокой нейронной сети?
Дополнительные вопросы и ответы см. в разделе «Глубокие нейронные сети и оценки».