Hermosolujen määrän lisääminen keinotekoisessa hermoverkkokerroksessa voi todellakin aiheuttaa suuremman muistamisen riskin, mikä voi johtaa ylisovitukseen. Ylisovitus tapahtuu, kun malli oppii harjoitustiedon yksityiskohdat ja melun siinä määrin, että se vaikuttaa negatiivisesti mallin suorituskykyyn näkymättömässä datassa. Tämä on yleinen ongelma koneoppimisessa, mukaan lukien neuroverkot, ja voi merkittävästi vähentää mallin yleistyskykyä.
Kun hermoverkossa on liian monta neuroneja tietyssä kerroksessa, se lisää mallin kykyä oppia monimutkaisia malleja, joita esiintyy harjoitustiedoissa. Tämä lisääntynyt kapasiteetti voi johtaa siihen, että verkko muistaa koulutusesimerkit sen sijaan, että oppisi taustalla olevia malleja, jotka yleistyvät hyvin näkymättömään dataan. Tämän seurauksena malli voi toimia poikkeuksellisen hyvin harjoitustiedoissa, mutta se ei voi yleistää uuteen, näkemättömään dataan, mikä johtaa huonoon suorituskykyyn reaalimaailman sovelluksissa.
Ymmärtääksesi tätä käsitettä paremmin, harkitse esimerkkiä, jossa hermoverkkoa opetetaan luokittelemaan kuvia kissoista ja koirista. Jos verkossa on liiallinen määrä neuroneja tietyssä kerroksessa, se voi alkaa muistaa tiettyjä koulutuskuvien piirteitä, kuten taustaa tai valaistusolosuhteita, sen sijaan, että keskittyisi kissojen ja koirien välisiin ominaisuuksiin. Tämä voi johtaa ylisovitukseen, jossa malli toimii huonosti, kun se esitetään kuvilla, joita se ei ole ennen nähnyt, koska se ei ole oppinut olennaisia ominaisuuksia, jotka erottavat nämä kaksi luokkaa.
Eräs yleinen tapa vähentää ylisovitusriskiä hermosolujen lukumäärää kasvatettaessa hermoverkkokerroksessa on regularisointitekniikat. Regularisointimenetelmiä, kuten L1- ja L2-regulointi, keskeyttäminen ja varhainen pysäytys, käytetään estämään verkon muodostuminen liian monimutkaiseksi ja koulutusdatan liiaksi sovittaminen. Nämä tekniikat tuovat rajoitteita harjoitusprosessin aikana ja rohkaisevat mallia keskittymään tietojen olennaisten mallien oppimiseen tiettyjen esimerkkien ulkoamisen sijaan.
Vaikka hermosolujen määrän lisääminen keinotekoisessa hermoverkkokerroksessa voi parantaa mallin kykyä oppia monimutkaisia malleja, se lisää myös muistiin jäämisen ja ylisovituksen riskiä. Asianmukaisten regularisointitekniikoiden käyttäminen on ratkaisevan tärkeää tasapainon saavuttamiseksi mallin monimutkaisuuden ja yleistyksen suorituskyvyn välillä ja varmistaa, että hermoverkko voi tehokkaasti oppia tiedoista ilman ylisovitusta.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet:
- Kuinka voidaan käyttää upotuskerrosta määrittämään automaattisesti oikeat akselit sanojen vektoreiden esittämiseen?
- Mikä on max poolingin tarkoitus CNN:ssä?
- Miten konvoluutiohermoverkon (CNN) piirteiden erotusprosessia sovelletaan kuvantunnistukseen?
- Onko tarpeen käyttää asynkronista oppimistoimintoa koneoppimismalleissa, jotka toimivat TensorFlow.js:ssa?
- Mikä on TensorFlow Keras Tokenizer API:n suurin sanamäärä -parametri?
- Voidaanko TensorFlow Keras Tokenizer API:ta käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen?
- Mikä on TOCO?
- Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
- Tuottaako TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapurien API lisätyn harjoitustietojoukon luonnolliseen graafitietoon?
- Mikä on TensorFlow'n Neural Structured Learning -paketin naapurien API?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsissa