For at erkende, om en model er overfittet, skal man forstå begrebet overfitting og dets implikationer i maskinlæring. Overfitting opstår, når en model klarer sig usædvanligt godt på træningsdata, men ikke formår at generalisere til nye, usete data. Dette fænomen er skadeligt for modellens forudsigelsesevne og kan føre til dårlig ydeevne i scenarier i den virkelige verden. I forbindelse med dybe neurale netværk og estimatorer inden for Google Cloud Machine Learning er der adskillige indikatorer, der kan hjælpe med at identificere overtilpasning.
Et almindeligt tegn på overfitting er en signifikant forskel mellem modellens præstation på træningsdata og dens præstation på validerings- eller testdata. Når en model er overfittet, "lærer" den træningseksemplerne i stedet for at lære de underliggende mønstre. Som et resultat kan det opnå høj nøjagtighed på træningssættet, men kæmper for at lave præcise forudsigelser på nye data. Ved at evaluere modellens ydeevne på et separat validerings- eller testsæt, kan man vurdere, om der er sket overfitting.
En anden indikation på overfitting er en stor forskel mellem modellens trænings- og valideringsfejlprocenter. Under træningsprocessen forsøger modellen at minimere sin fejl ved at justere dens parametre. Men hvis modellen bliver for kompleks eller trænes for længe, kan den begynde at passe støjen i træningsdataene frem for de underliggende mønstre. Dette kan føre til en lav træningsfejlrate, men en væsentlig højere valideringsfejlrate. Overvågning af tendensen for disse fejlrater kan hjælpe med at identificere overfitting.
Derudover kan observation af adfærden af modellens tabsfunktion give indsigt i overfitting. Tabsfunktionen måler uoverensstemmelsen mellem modellens forudsagte output og de faktiske mål. I en overmonteret model kan tabsfunktionen på træningsdataene fortsætte med at falde, mens tabet på valideringsdataene begynder at stige. Dette indikerer, at modellen bliver mere og mere specialiseret i forhold til træningseksemplerne og mister sin evne til at generalisere.
Regulariseringsteknikker kan også anvendes til at forhindre overfitting. Regularisering introducerer et strafbegreb til tabsfunktionen, hvilket afskrækker modellen fra at blive for kompleks. Teknikker såsom L1- eller L2-regularisering, frafald eller tidligt stop kan hjælpe med at afbøde overtilpasning ved at tilføje begrænsninger til modellens læreproces.
Det er vigtigt at bemærke, at overtilpasning kan påvirkes af forskellige faktorer, herunder størrelsen og kvaliteten af træningsdataene, kompleksiteten af modelarkitekturen og de valgte hyperparametre. Derfor er det afgørende at omhyggeligt vurdere disse faktorer, mens du træner og evaluerer modeller for at undgå overfitting.
At genkende overtilpasning i dybe neurale netværk og estimatorer involverer at analysere ydeevnen på validerings- eller testdata, overvåge forskellen mellem trænings- og valideringsfejlfrekvenser, observere tabsfunktionens adfærd og anvende regulariseringsteknikker. Ved at forstå disse indikatorer og træffe passende foranstaltninger kan man afbøde de skadelige virkninger af overfitting og bygge mere robuste og generaliserbare modeller.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Dybe neurale netværk og estimatorer:
- Kan deep learning tolkes som at definere og træne en model baseret på et dybt neuralt netværk (DNN)?
- Gør Googles TensorFlow-ramme det muligt at øge abstraktionsniveauet i udviklingen af maskinlæringsmodeller (f.eks. ved at erstatte kodning med konfiguration)?
- Er det korrekt, at hvis datasættet er stort, behøver man mindre evaluering, hvilket betyder, at den del af datasættet, der bruges til evaluering, kan reduceres med øget størrelse af datasættet?
- Kan man nemt kontrollere (ved at tilføje og fjerne) antallet af lag og antallet af noder i individuelle lag ved at ændre det array, der leveres som det skjulte argument for det dybe neurale netværk (DNN)?
- Hvad er neurale netværk og dybe neurale netværk?
- Hvorfor kaldes dybe neurale netværk dybe?
- Hvad er fordelene og ulemperne ved at tilføje flere noder til DNN?
- Hvad er problemet med forsvindende gradient?
- Hvad er nogle af ulemperne ved at bruge dybe neurale netværk sammenlignet med lineære modeller?
- Hvilke yderligere parametre kan tilpasses i DNN-klassifikatoren, og hvordan bidrager de til at finjustere det dybe neurale netværk?
Se flere spørgsmål og svar i Deep neurale netværk og estimatorer