Zwiększanie liczby neuronów w warstwie sztucznej sieci neuronowej może rzeczywiście stwarzać większe ryzyko zapamiętywania, co może prowadzić do nadmiernego dopasowania. Nadmierne dopasowanie ma miejsce, gdy model poznaje szczegóły i szumy w danych szkoleniowych w stopniu, który negatywnie wpływa na wydajność modelu w przypadku niewidocznych danych. Jest to częsty problem w uczeniu maszynowym, w tym w sieciach neuronowych, i może znacznie ograniczyć możliwości generalizacji modelu.
Kiedy sieć neuronowa ma zbyt wiele neuronów w określonej warstwie, zwiększa to zdolność modelu do uczenia się skomplikowanych wzorców obecnych w danych szkoleniowych. Ta zwiększona pojemność może spowodować, że sieć zapamiętuje przykłady szkoleniowe zamiast uczyć się podstawowych wzorców, które dobrze generalizują niewidoczne dane. W rezultacie model może wyjątkowo dobrze działać na danych szkoleniowych, ale nie można go uogólniać na nowe, niewidziane dane, co prowadzi do słabej wydajności w rzeczywistych zastosowaniach.
Aby lepiej zrozumieć tę koncepcję, rozważmy przykład, w którym sieć neuronowa jest szkolona w zakresie klasyfikowania obrazów kotów i psów. Jeśli sieć ma nadmierną liczbę neuronów w danej warstwie, może zacząć zapamiętywać określone cechy obrazów treningowych, takie jak tło czy warunki oświetleniowe, zamiast skupiać się na odróżnianiu cech kotów od psów. Może to prowadzić do nadmiernego dopasowania, w którym model słabo radzi sobie z obrazami, których wcześniej nie widział, ponieważ nie nauczył się podstawowych cech odróżniających obie klasy.
Jednym z powszechnych podejść do ograniczania ryzyka nadmiernego dopasowania podczas zwiększania liczby neuronów w warstwie sieci neuronowej są techniki regularyzacji. Metody regularyzacji, takie jak regularyzacja L1 i L2, przerywanie i wczesne zatrzymywanie, są stosowane, aby zapobiec nadmiernemu złożoności sieci i nadmiernemu dopasowaniu danych szkoleniowych. Techniki te wprowadzają ograniczenia podczas procesu uczenia, zachęcając model do skupienia się na uczeniu się podstawowych wzorców z danych, a nie na zapamiętywaniu konkretnych przykładów.
Zwiększanie liczby neuronów w warstwie sztucznej sieci neuronowej może zwiększyć zdolność modelu do uczenia się skomplikowanych wzorców, ale jednocześnie zwiększa ryzyko zapamiętywania i nadmiernego dopasowania. Zastosowanie odpowiednich technik regularyzacji ma kluczowe znaczenie dla znalezienia równowagi między złożonością modelu a wydajnością generalizacji, zapewniając, że sieć neuronowa może skutecznie uczyć się na podstawie danych bez nadmiernego dopasowania.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow:
- Jak można użyć warstwy osadzającej, aby automatycznie przypisać odpowiednie osie dla wykresu reprezentacji słów jako wektorów?
- Jaki jest cel maksymalnego łączenia w CNN?
- W jaki sposób proces ekstrakcji cech w splotowej sieci neuronowej (CNN) jest stosowany do rozpoznawania obrazu?
- Czy konieczne jest użycie funkcji uczenia asynchronicznego w przypadku modeli uczenia maszynowego działających w TensorFlow.js?
- Jaki jest parametr maksymalnej liczby słów w interfejsie TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Czy do wyszukiwania najczęściej występujących słów można użyć interfejsu API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Co to jest TOKO?
- Jaki jest związek między liczbą epok w modelu uczenia maszynowego a dokładnością przewidywań na podstawie uruchomienia modelu?
- Czy interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu strukturalnym neuronowym TensorFlow tworzy rozszerzony zestaw danych szkoleniowych w oparciu o naturalne dane graficzne?
- Jaki jest interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu się o strukturze neuronowej TensorFlow?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
Więcej pytań i odpowiedzi:
- Pole: Artificial Intelligence
- Program: EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow (przejdź do programu certyfikacji)
- Lekcja: Problemy z nadmiernym i niedostatecznym dopasowaniem (przejdź do odpowiedniej lekcji)
- Wątek: Rozwiązywanie problemów niedopasowania i niedopasowania modelu - część 1 (przejdź do powiązanego tematu)