افزایش تعداد نورونها در یک لایه شبکه عصبی مصنوعی در واقع میتواند خطر بیشتری برای حفظ کردن داشته باشد و به طور بالقوه منجر به بیش از حد برازش شود. تطبیق بیش از حد زمانی اتفاق میافتد که یک مدل جزئیات و نویز را در دادههای آموزشی یاد میگیرد تا حدی که بر عملکرد مدل در دادههای دیده نشده تأثیر منفی بگذارد. این یک مشکل رایج در یادگیری ماشینی از جمله شبکه های عصبی است و می تواند قابلیت های تعمیم مدل را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.
هنگامی که یک شبکه عصبی تعداد زیادی نورون در یک لایه خاص داشته باشد، ظرفیت مدل را برای یادگیری الگوهای پیچیده موجود در داده های آموزشی افزایش می دهد. این ظرفیت افزایش یافته می تواند منجر به حفظ شبکه نمونه های آموزشی به جای یادگیری الگوهای اساسی شود که به خوبی به داده های دیده نشده تعمیم می دهند. در نتیجه، این مدل ممکن است به طور استثنایی روی دادههای آموزشی عملکرد خوبی داشته باشد، اما در تعمیم دادههای جدید و نادیده شکست خورده است که منجر به عملکرد ضعیف در برنامههای کاربردی دنیای واقعی میشود.
برای درک بهتر این مفهوم، مثالی را در نظر بگیرید که در آن یک شبکه عصبی برای طبقه بندی تصاویر گربه ها و سگ ها آموزش می بیند. اگر شبکه دارای تعداد بیش از حد نورون در یک لایه خاص باشد، ممکن است به جای تمرکز بر تمایز ویژگیهای گربهها و سگها، شروع به به خاطر سپردن ویژگیهای خاص تصاویر آموزشی، مانند پسزمینه یا شرایط نوری کند. این می تواند منجر به بیش از حد برازش شود، که در آن مدل زمانی که با تصاویری که قبلاً ندیده ارائه می شود عملکرد ضعیفی دارد، زیرا ویژگی های اساسی را که بین این دو کلاس متمایز می شود، یاد نگرفته است.
یکی از رویکردهای رایج برای کاهش خطر بیش از حد برازش در هنگام افزایش تعداد نورون ها در یک لایه شبکه عصبی از طریق تکنیک های منظم سازی است. روشهای منظمسازی، مانند منظمسازی L1 و L2، ترک تحصیل و توقف زودهنگام، برای جلوگیری از پیچیدهتر شدن شبکه و بیش از حد برازش دادههای آموزشی استفاده میشوند. این تکنیکها محدودیتهایی را در طول فرآیند آموزش ایجاد میکنند و مدل را تشویق میکنند تا به جای به خاطر سپردن مثالهای خاص، بر یادگیری الگوهای اساسی در دادهها تمرکز کند.
در حالی که افزایش تعداد نورونها در یک لایه شبکه عصبی مصنوعی میتواند ظرفیت مدل را برای یادگیری الگوهای پیچیده افزایش دهد، اما خطر حفظ و برازش بیش از حد را نیز افزایش میدهد. استفاده از تکنیکهای منظمسازی مناسب برای ایجاد تعادل بین پیچیدگی مدل و عملکرد تعمیم بسیار مهم است و تضمین میکند که شبکه عصبی میتواند به طور موثر از دادهها بدون برازش بیش از حد بیاموزد.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید