Povečanje števila nevronov v sloju umetne nevronske mreže lahko dejansko predstavlja večje tveganje za pomnjenje, kar lahko vodi do prekomernega opremljanja. Prekomerno opremljanje se pojavi, ko se model nauči podrobnosti in šuma v podatkih o usposabljanju do te mere, da negativno vpliva na delovanje modela na nevidnih podatkih. To je pogosta težava pri strojnem učenju, vključno z nevronskimi mrežami, in lahko znatno zmanjša zmožnost posploševanja modela.
Ko ima nevronska mreža preveč nevronov v določeni plasti, to poveča zmogljivost modela za učenje zapletenih vzorcev, ki so prisotni v podatkih za usposabljanje. Ta povečana zmogljivost lahko povzroči, da si omrežje zapomni primere usposabljanja, namesto da bi se naučilo osnovnih vzorcev, ki se dobro posplošujejo na nevidne podatke. Posledično se lahko model izjemno dobro obnese na podatkih o usposabljanju, vendar se ne uspe posplošiti na nove, nevidene podatke, kar vodi v slabo delovanje v aplikacijah v resničnem svetu.
Da bi bolje razumeli ta koncept, razmislite o primeru, ko se nevronska mreža usposablja za razvrščanje slik mačk in psov. Če ima omrežje prekomerno število nevronov v določeni plasti, si lahko začne zapomniti posebne značilnosti vadbenih slik, kot so ozadje ali svetlobni pogoji, namesto da bi se osredotočilo na razlikovanje značilnosti med mačkami in psi. To lahko privede do prekomernega opremljanja, kjer se model slabo obnese, ko je predstavljen s slikami, ki jih še ni videl, saj se ni naučil bistvenih značilnosti, ki razlikujejo med obema razredoma.
Eden pogostih pristopov za ublažitev tveganja prekomernega opremljanja pri povečanju števila nevronov v sloju nevronske mreže so tehnike regulacije. Metode regulacije, kot so regulacija L1 in L2, osip in zgodnja zaustavitev, se uporabljajo za preprečevanje, da bi omrežje postalo preveč zapleteno in preobremenilo podatke o usposabljanju. Te tehnike uvajajo omejitve med procesom usposabljanja in spodbujajo model, da se osredotoči na učenje bistvenih vzorcev v podatkih, namesto da bi si zapomnil specifične primere.
Medtem ko lahko povečanje števila nevronov v sloju umetne nevronske mreže poveča sposobnost modela za učenje zapletenih vzorcev, poveča tudi tveganje pomnjenja in prekomernega prilagajanja. Uporaba ustreznih tehnik regulacije je ključnega pomena za doseganje ravnotežja med kompleksnostjo modela in uspešnostjo posploševanja, kar zagotavlja, da se lahko nevronska mreža učinkovito uči iz podatkov brez pretiranega opremljanja.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
- Kaj je TOCO?
- Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
- Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
- Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals