رابطه بین تعداد دورهها در یک مدل یادگیری ماشین و دقت پیشبینی جنبه مهمی است که به طور قابلتوجهی بر عملکرد و توانایی تعمیم مدل تأثیر میگذارد. یک دوره به یک گذر کامل از کل مجموعه داده آموزشی اشاره دارد. درک اینکه چگونه تعداد دوره ها بر دقت پیش بینی تأثیر می گذارد در بهینه سازی آموزش مدل و دستیابی به سطح مطلوب عملکرد ضروری است.
در یادگیری ماشینی، تعداد دورهها یک فراپارامتر است که توسعهدهنده مدل باید در طول فرآیند آموزش تنظیم کند. تأثیر تعداد دورهها بر دقت پیشبینی ارتباط تنگاتنگی با پدیدههای بیشبرازش و عدم تناسب دارد. تطبیق بیش از حد زمانی اتفاق میافتد که یک مدل دادههای آموزشی را به خوبی یاد بگیرد و نویز را همراه با الگوهای زیربنایی ضبط کند. این منجر به تعمیم ضعیف به دادههای دیده نشده و در نتیجه کاهش دقت پیشبینی میشود. از سوی دیگر، عدم تناسب زمانی اتفاق میافتد که مدل برای ثبت الگوهای زیربنایی در دادهها بسیار ساده باشد، که منجر به سوگیری بالا و دقت پیشبینی پایین میشود.
تعداد دورهها نقش مهمی در پرداختن به مسائل بیشبرازش و عدم تناسب دارد. هنگام آموزش یک مدل یادگیری ماشین، افزایش تعداد دورهها میتواند به بهبود عملکرد مدل تا یک نقطه خاص کمک کند. در ابتدا، با افزایش تعداد دورهها، مدل از دادههای آموزشی بیشتر میآموزد و دقت پیشبینی در مجموعه دادههای آموزشی و اعتبارسنجی بهبود مییابد. این به این دلیل است که مدل فرصتهای بیشتری برای تنظیم وزنها و سوگیریهای خود برای به حداقل رساندن عملکرد ضرر پیدا میکند.
با این حال، یافتن تعادل مناسب هنگام تعیین تعداد دوره ها ضروری است. اگر تعداد دورهها خیلی کم باشد، مدل ممکن است با دادهها مناسب نباشد و منجر به عملکرد ضعیف شود. از سوی دیگر، اگر تعداد دورهها بیش از حد زیاد باشد، مدل ممکن است دادههای آموزشی را به خاطر بسپارد، که در نتیجه بیش از حد برازش داده شده و تعمیم به دادههای جدید کاهش مییابد. بنابراین، نظارت بر عملکرد مدل بر روی یک مجموعه داده اعتبار سنجی جداگانه در طول آموزش برای شناسایی تعداد بهینه دورهها که دقت پیشبینی را بدون برازش بیش از حد به حداکثر میرساند، بسیار مهم است.
یکی از رویکردهای رایج برای یافتن تعداد بهینه دوره ها، استفاده از تکنیک هایی مانند توقف زودهنگام است. توقف زودهنگام شامل نظارت بر عملکرد مدل بر روی مجموعه داده اعتبارسنجی و توقف فرآیند آموزش زمانی است که از دست دادن اعتبارسنجی شروع به افزایش میکند، که نشان میدهد مدل در حال شروع بیش از حد برازش است. با استفاده از توقف زودهنگام، توسعهدهندگان میتوانند از آموزش مدل برای دورههای بیش از حد جلوگیری کنند و توانایی تعمیم آن را بهبود بخشند.
رابطه بین تعداد دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی، عاملی حیاتی در بهینهسازی عملکرد مدل و رسیدگی به مسائل بیشبرازش و عدم تناسب است. یافتن تعادل مناسب در تعداد دورهها برای دستیابی به دقت پیشبینی بالا ضروری است و در عین حال اطمینان حاصل میشود که مدل به خوبی به دادههای جدید تعمیم مییابد.
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؟
- 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؟
- آیا می توان از یادگیری ساختاریافته عصبی با داده هایی که نمودار طبیعی برای آنها وجود ندارد استفاده کرد؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید