در حوزه یادگیری عمیق، بهویژه در زمینه ارزیابی مدل و ارزیابی عملکرد، تمایز بین از دست دادن خارج از نمونه و از دست دادن اعتبار از اهمیت بالایی برخوردار است. درک این مفاهیم برای تمرینکنندگانی که هدفشان درک اثربخشی و قابلیتهای تعمیم مدلهای یادگیری عمیق است، حیاتی است.
برای کنکاش در پیچیدگیهای این اصطلاحات، ابتدا باید مفاهیم اساسی آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش مجموعه دادهها را در چارچوب مدلهای یادگیری ماشین درک کرد. هنگام توسعه یک مدل یادگیری عمیق، مجموعه داده معمولاً به سه زیر مجموعه اصلی تقسیم می شود: مجموعه آموزشی، مجموعه اعتبار سنجی و مجموعه آزمون. مجموعه آموزشی برای آموزش مدل، تنظیم وزنها و سوگیریها برای به حداقل رساندن عملکرد ضرر و افزایش عملکرد پیشبینی استفاده میشود. از سوی دیگر، مجموعه اعتبار سنجی به عنوان یک مجموعه داده مستقل برای تنظیم دقیق هایپرپارامترها و جلوگیری از برازش بیش از حد در طول فرآیند آموزش استفاده می شود. در نهایت، مجموعه آزمون برای ارزیابی عملکرد مدل بر روی دادههای دیده نشده، ارائه بینشی در مورد قابلیتهای تعمیم آن استفاده میشود.
از دست دادن خارج از نمونه، همچنین به عنوان ضرر تست شناخته می شود، به معیار خطای محاسبه شده در مجموعه آزمایشی پس از آموزش و اعتبارسنجی مدل اشاره دارد. این عملکرد مدل را بر روی دادههای دیده نشده نشان میدهد و به عنوان یک شاخص حیاتی از توانایی آن برای تعمیم به نمونههای جدید و دیده نشده عمل میکند. تلفات خارج از نمونه یک معیار کلیدی برای ارزیابی قدرت پیشبینی مدل است و اغلب برای مقایسه مدلهای مختلف یا پیکربندیهای تنظیم برای انتخاب بهترین عملکرد استفاده میشود.
از سوی دیگر، از دست دادن اعتبارسنجی، معیار خطای محاسبه شده بر روی مجموعه اعتبارسنجی در طول فرآیند آموزش است. برای نظارت بر عملکرد مدل بر روی دادههایی استفاده میشود که روی آنها آموزش ندیده است، به جلوگیری از برازش بیش از حد کمک میکند و انتخاب فراپارامترهایی مانند نرخ یادگیری، اندازه دسته یا معماری شبکه را راهنمایی میکند. از دست دادن اعتبار، بازخورد ارزشمندی را در طول آموزش مدل ارائه میکند، و به پزشکان امکان میدهد تا تصمیمات آگاهانهای در مورد بهینهسازی و تنظیم مدل بگیرند.
توجه به این نکته مهم است که در حالی که از دست دادن اعتبار یک معیار اساسی برای توسعه مدل و تنظیم دقیق است، معیار نهایی عملکرد یک مدل در از دست دادن خارج از نمونه آن نهفته است. از دست دادن خارج از نمونه نشان میدهد که چگونه مدل به دادههای جدید و نادیده تعمیم مییابد و یک معیار مهم برای ارزیابی کاربرد در دنیای واقعی و قدرت پیشبینی آن است.
از دست دادن خارج از نمونه و از دست دادن اعتبار نقش های متمایز و در عین حال مکمل در ارزیابی و بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق ایفا می کند. در حالی که از دست دادن اعتبار سنجی توسعه مدل و تنظیم هایپرپارامتر را در طول آموزش راهنمایی می کند، از دست دادن خارج از نمونه یک ارزیابی قطعی از قابلیت های تعمیم مدل بر روی داده های دیده نشده ارائه می دهد و به عنوان معیار نهایی برای ارزیابی عملکرد مدل عمل می کند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد یادگیری عمیق EITC/AI/DLPP با Python و PyTorch:
- اگر کسی بخواهد تصاویر رنگی را در یک شبکه عصبی کانولوشن تشخیص دهد، آیا باید بعد دیگری را به هنگام تشخیص مجدد تصاویر در مقیاس خاکستری اضافه کرد؟
- آیا می توان عملکرد فعال سازی را تقلید از یک نورون در مغز با شلیک یا نه در نظر گرفت؟
- آیا PyTorch را می توان با NumPy که روی یک GPU با برخی عملکردهای اضافی اجرا می شود مقایسه کرد؟
- آیا باید از یک برد تانسور برای تحلیل عملی یک مدل شبکه عصبی اجرا شده PyTorch یا matplotlib استفاده کرد؟
- آیا می توان PyTorch را با NumPy که روی یک GPU اجرا می شود با برخی عملکردهای اضافی مقایسه کرد؟
- آیا این گزاره درست است یا نادرست "برای یک شبکه عصبی طبقه بندی، نتیجه باید یک توزیع احتمال بین کلاس ها باشد."
- آیا اجرای یک مدل شبکه عصبی یادگیری عمیق بر روی چندین GPU در PyTorch یک فرآیند بسیار ساده است؟
- آیا یک شبکه عصبی معمولی را می توان با تابعی از نزدیک به 30 میلیارد متغیر مقایسه کرد؟
- بزرگترین شبکه عصبی کانولوشن ساخته شده چیست؟
- اگر ورودی لیست آرایههای numpy ذخیرهسازی Heatmap باشد که خروجی ViTPose است و شکل هر فایل numpy مطابق با 1 نقطه کلیدی بدنه است، از کدام الگوریتم میتوان استفاده کرد؟
مشاهده سوالات و پاسخ های بیشتر در EITC/AI/DLPP Deep Learning با Python و PyTorch