Inden for dyb læring, især i forbindelse med modelevaluering og præstationsvurdering, har sondringen mellem tab uden for stikprøven og valideringstab altafgørende betydning. Forståelse af disse begreber er afgørende for praktikere, der sigter på at forstå effektiviteten og generaliseringsevnerne af deres dybe læringsmodeller.
For at dykke ned i forviklingerne af disse termer er det bydende nødvendigt først at forstå de grundlæggende begreber træning, validering og test af datasæt inden for rammerne af maskinlæringsmodeller. Ved udvikling af en dyb læringsmodel opdeles datasættet typisk i tre hovedundersæt: træningssættet, valideringssættet og testsættet. Træningssættet bruges til at træne modellen, justere vægte og skævheder for at minimere tabsfunktionen og forbedre den forudsigende præstation. Valideringssættet fungerer på den anden side som et uafhængigt datasæt, der bruges til at finjustere hyperparametre og forhindre overtilpasning under træningsprocessen. Endelig bruges testsættet til at evaluere modellens ydeevne på usete data, hvilket giver indsigt i dens generaliseringsevner.
Tabet uden for stikprøven, også kendt som testtabet, refererer til fejlmålingen beregnet på testsættet, efter at modellen er blevet trænet og valideret. Den repræsenterer modellens ydeevne på usete data og fungerer som en afgørende indikator for dens evne til at generalisere til nye, usete tilfælde. Tabet uden for stikprøven er en nøglemåling til at vurdere modellens forudsigelsesevne og bruges ofte til at sammenligne forskellige modeller eller tuning-konfigurationer for at vælge den bedst ydende.
På den anden side er valideringstabet den fejlmåling, der er beregnet på valideringssættet under træningsprocessen. Det bruges til at overvåge modellens ydeevne på data, som den ikke er blevet trænet i, hjælper med at forhindre overtilpasning og vejlede valget af hyperparametre såsom indlæringshastighed, batchstørrelse eller netværksarkitektur. Valideringstabet giver værdifuld feedback under modeltræning, hvilket gør det muligt for praktikere at træffe informerede beslutninger vedrørende modeloptimering og tuning.
Det er vigtigt at bemærke, at selvom valideringstabet er en væsentlig målestok for modeludvikling og finjustering, ligger det ultimative mål for en models ydeevne i dens ude af stikprøvetab. Tabet uden for stikprøven afspejler, hvor godt modellen generaliserer til nye, usete data og er en kritisk målestok til at vurdere dens anvendelighed og forudsigelsesevne i den virkelige verden.
Tabet uden for stikprøven og valideringstabet spiller forskellige, men komplementære roller i evalueringen og optimeringen af deep learning-modeller. Mens valideringstabet guider modeludvikling og hyperparametertuning under træning, giver tabet uden for stikprøven en endelig vurdering af modellens generaliseringsevner på usete data, og fungerer som det ultimative benchmark for modelpræstationsevaluering.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch:
- Hvis man ønsker at genkende farvebilleder på et foldet neuralt netværk, skal man så tilføje en anden dimension fra når man genkender gråskalabilleder?
- Kan aktiveringsfunktionen anses for at efterligne en neuron i hjernen med enten affyring eller ej?
- Kan PyTorch sammenlignes med NumPy, der kører på en GPU med nogle ekstra funktioner?
- Skal man bruge et tensorkort til praktisk analyse af en PyTorch-drevet neural netværksmodel eller er matplotlib nok?
- Kan PyTorch sammenlignes med NumPy, der kører på en GPU med nogle ekstra funktioner?
- Er dette forslag sandt eller falsk "For et klassifikationsneuralt netværk bør resultatet være en sandsynlighedsfordeling mellem klasser."
- Er det en meget enkel proces at køre en neural netværksmodel med dyb læring på flere GPU'er i PyTorch?
- Kan et almindeligt neuralt netværk sammenlignes med en funktion af næsten 30 milliarder variabler?
- Hvad er det største konvolutionelle neurale netværk lavet?
- Hvis inputtet er listen over numpy-arrays, der lagrer heatmap, hvilket er output fra ViTPose, og formen af hver numpy-fil er [1, 17, 64, 48] svarende til 17 nøglepunkter i kroppen, hvilken algoritme kan så bruges?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch