برای تشخیص اینکه آیا یک مدل بیش از حد برازش شده است، باید مفهوم اضافه برازش و پیامدهای آن در یادگیری ماشین را درک کرد. تطبیق بیش از حد زمانی اتفاق میافتد که یک مدل عملکرد فوقالعادهای روی دادههای آموزشی داشته باشد، اما نتواند به دادههای جدید و نادیده تعمیم یابد. این پدیده برای توانایی پیشبینی مدل مضر است و میتواند منجر به عملکرد ضعیف در سناریوهای دنیای واقعی شود. در زمینه شبکههای عصبی عمیق و برآوردگرها در Google Cloud Machine Learning، چندین شاخص وجود دارد که میتواند به شناسایی بیشازحد کمک کند.
یکی از نشانه های رایج بیش برازش، تفاوت قابل توجهی بین عملکرد مدل در داده های آموزشی و عملکرد آن در اعتبارسنجی یا داده های آزمایشی است. هنگامی که یک مدل بیش از حد برازش میکند، به جای یادگیری الگوهای زیربنایی، نمونههای آموزشی را به خاطر میسپارد. در نتیجه، ممکن است در مجموعه آموزشی به دقت بالایی دست یابد، اما برای پیشبینی دقیق دادههای جدید تلاش کند. با ارزیابی عملکرد مدل بر روی یک اعتبارسنجی یا مجموعه تست جداگانه، می توان ارزیابی کرد که آیا بیش از حد برازش اتفاق افتاده است یا خیر.
یکی دیگر از نشانه های برازش بیش از حد، تفاوت زیاد بین میزان خطای آموزش و اعتبارسنجی مدل است. در طول فرآیند آموزش، مدل سعی می کند با تنظیم پارامترهای خود، خطای خود را به حداقل برساند. با این حال، اگر مدل بیش از حد پیچیده شود یا برای مدت طولانی آموزش داده شود، ممکن است شروع به تطبیق نویز در داده های آموزشی به جای الگوهای زیربنایی کند. این می تواند منجر به نرخ خطای آموزشی پایین اما نرخ خطای اعتبارسنجی به طور قابل توجهی بالاتر شود. نظارت بر روند این نرخ های خطا می تواند به شناسایی بیش از حد مناسب کمک کند.
علاوه بر این، مشاهده رفتار تابع ضرر مدل میتواند بینشهایی را در مورد بیشبرازش ارائه دهد. تابع ضرر اختلاف بین خروجی های پیش بینی شده مدل و اهداف واقعی را اندازه گیری می کند. در یک مدل اضافه برازش، تابع ضرر در داده های آموزشی ممکن است به کاهش ادامه دهد در حالی که تلفات در داده های اعتبار سنجی شروع به افزایش می کند. این نشان می دهد که مدل به طور فزاینده ای به نمونه های آموزشی تخصصی می شود و توانایی خود را برای تعمیم از دست می دهد.
همچنین می توان از تکنیک های منظم سازی برای جلوگیری از برازش بیش از حد استفاده کرد. منظمسازی یک عبارت جریمه را برای تابع ضرر معرفی میکند و مدل را از پیچیده شدن بیش از حد منصرف میکند. تکنیکهایی مانند منظمسازی L1 یا L2، ترک تحصیل یا توقف زودهنگام میتوانند با افزودن محدودیتهایی به فرآیند یادگیری مدل، به کاهش بیش از حد برازش کمک کنند.
توجه به این نکته حائز اهمیت است که برازش بیش از حد می تواند تحت تأثیر عوامل مختلفی از جمله اندازه و کیفیت داده های آموزشی، پیچیدگی معماری مدل و فراپارامترهای انتخابی باشد. بنابراین، ارزیابی دقیق این عوامل در حین آموزش و ارزیابی مدلها برای جلوگیری از برازش بیش از حد ضروری است.
تشخیص بیش از حد برازش در شبکههای عصبی عمیق و برآوردگرها شامل تجزیه و تحلیل عملکرد در دادههای اعتبارسنجی یا آزمایش، نظارت بر تفاوت بین نرخ خطای آموزش و اعتبارسنجی، مشاهده رفتار تابع ضرر و بهکارگیری تکنیکهای منظمسازی است. با درک این شاخص ها و اتخاذ تدابیر مناسب، می توان اثرات زیانبار بیش از حد برازش را کاهش داد و مدل های قوی و قابل تعمیم بیشتری ساخت.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد شبکه های عصبی عمیق و برآوردگرها:
- آیا یادگیری عمیق را می توان به عنوان تعریف و آموزش یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی عمیق (DNN) تفسیر کرد؟
- آیا چارچوب TensorFlow Google قادر به افزایش سطح انتزاع در توسعه مدلهای یادگیری ماشینی است (مثلاً با جایگزینی کدگذاری با پیکربندی)؟
- آیا درست است که اگر مجموعه داده بزرگ باشد، نیاز به ارزیابی کمتری دارد، به این معنی که کسری از مجموعه داده مورد استفاده برای ارزیابی را می توان با افزایش اندازه مجموعه داده کاهش داد؟
- آیا با تغییر آرایه ارائه شده به عنوان آرگومان پنهان شبکه عصبی عمیق (DNN) می توان به راحتی (با افزودن و حذف) تعداد لایه ها و تعداد گره ها در لایه های جداگانه را کنترل کرد؟
- شبکه های عصبی و شبکه های عصبی عمیق چیست؟
- چرا شبکه های عصبی عمیق عمیق نامیده می شوند؟
- مزایا و معایب افزودن گره های بیشتر به DNN چیست؟
- مشکل گرادیان ناپدید شدن چیست؟
- برخی از اشکالات استفاده از شبکه های عصبی عمیق در مقایسه با مدل های خطی چیست؟
- چه پارامترهای اضافی را می توان در طبقه بندی کننده DNN سفارشی کرد و چگونه به تنظیم دقیق شبکه عصبی عمیق کمک می کند؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در شبکه های عصبی عمیق و برآوردگرها مشاهده کنید