At øge antallet af neuroner i et kunstigt neuralt netværkslag kan faktisk udgøre en højere risiko for udenadshukommelse, hvilket potentielt kan føre til overfitting. Overfitting opstår, når en model lærer detaljerne og støjen i træningsdataene i en sådan grad, at det påvirker modellens ydeevne negativt på usete data. Dette er et almindeligt problem i maskinlæring, herunder neurale netværk, og kan reducere modellens generaliseringsevner betydeligt.
Når et neuralt netværk har for mange neuroner i et bestemt lag, øger det modellens kapacitet til at lære indviklede mønstre til stede i træningsdataene. Denne øgede kapacitet kan resultere i, at netværket husker træningseksemplerne i stedet for at lære de underliggende mønstre, der generaliserer godt til usete data. Som en konsekvens kan modellen præstere usædvanligt godt på træningsdataene, men den formår ikke at generalisere til nye, usete data, hvilket fører til dårlig ydeevne i applikationer fra den virkelige verden.
For at forstå dette koncept bedre, overvej et eksempel, hvor et neuralt netværk bliver trænet til at klassificere billeder af katte og hunde. Hvis netværket har et for stort antal neuroner i et bestemt lag, kan det begynde at huske specifikke træk ved træningsbillederne, såsom baggrunden eller lysforholdene, i stedet for at fokusere på at skelne karakteristika mellem katte og hunde. Dette kan føre til overfitting, hvor modellen klarer sig dårligt, når den præsenteres med billeder, den ikke har set før, da den ikke har lært de væsentlige egenskaber, der adskiller de to klasser.
En almindelig tilgang til at mindske risikoen for overtilpasning, når antallet af neuroner i et neuralt netværkslag øges, er gennem regulariseringsteknikker. Regulariseringsmetoder, såsom L1- og L2-regularisering, frafald og tidlig stop, bruges til at forhindre, at netværket bliver for komplekst og overtilpasser træningsdataene. Disse teknikker introducerer begrænsninger under træningsprocessen, hvilket tilskynder modellen til at fokusere på at lære de væsentlige mønstre i dataene i stedet for at huske specifikke eksempler.
Mens en forøgelse af antallet af neuroner i et kunstigt neuralt netværkslag kan øge modellens evne til at lære indviklede mønstre, øger det også risikoen for udenadshukommelse og overtilpasning. Anvendelse af passende regulariseringsteknikker er afgørende for at finde en balance mellem modelkompleksitet og generaliseringsydelse, hvilket sikrer, at det neurale netværk effektivt kan lære af dataene uden at overtilpasse.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruge et indlejringslag til automatisk at tildele korrekte akser til et plot af repræsentation af ord som vektorer?
- Hvad er formålet med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan anvendes funktionsudtrækningsprocessen i et konvolutionelt neuralt netværk (CNN) til billedgenkendelse?
- Er det nødvendigt at bruge en asynkron indlæringsfunktion til maskinlæringsmodeller, der kører i TensorFlow.js?
- Hvad er TensorFlow Keras Tokenizer API's maksimale antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API bruges til at finde de mest hyppige ord?
- Hvad er TOCO?
- Hvad er forholdet mellem et antal epoker i en maskinlæringsmodel og nøjagtigheden af forudsigelse ved at køre modellen?
- Producerer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning af TensorFlow et udvidet træningsdatasæt baseret på naturlige grafdata?
- Hvad er pack neighbours API i Neural Structured Learning af TensorFlow?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals