Hubungan antara keupayaan generalisasi dan overfitting model

Dalam pembelajaran mesin, keupayaan generalisasi merujuk kepada keupayaan model untuk meramal dengan tepat pada data yang tidak kelihatan. Dalam erti kata lain, model dengan keupayaan generalisasi yang baik bukan sahaja berprestasi baik pada set latihan, tetapi juga mampu menyesuaikan diri dengan data baharu dan menghasilkan ramalan yang tepat. Sebaliknya, model terlampau dipasang mungkin berprestasi baik pada set latihan, tetapi mungkin mengalami kemerosotan prestasi pada set ujian atau dalam aplikasi sebenar. Oleh itu, keupayaan generalisasi adalah salah satu petunjuk penting untuk menilai kualiti model, yang secara berkesan mengukur kebolehgunaan dan kebolehpercayaan model. Melalui pemilihan model yang sesuai, prapemprosesan data dan penalaan model, keupayaan generalisasi model boleh dipertingkatkan dan ketepatan dan kebolehpercayaan ramalan boleh dipertingkatkan.

Secara amnya, keupayaan generalisasi model berkait rapat dengan tahap overfittingnya. Pemasangan lampau ialah apabila model adalah sangat kompleks sehingga menghasilkan kesesuaian yang sangat tepat pada set latihan, tetapi berprestasi buruk pada set ujian atau dalam aplikasi dunia sebenar. Punca overfitting ialah model mengatasi hingar dan butiran data latihan, sambil mengabaikan corak dan keteraturan asas. Untuk menyelesaikan masalah overfitting, kaedah berikut boleh diambil: 1. Pembahagian set data: Bahagikan set data asal kepada set latihan dan set ujian. Set latihan digunakan untuk latihan model dan penalaan parameter, manakala set ujian digunakan untuk menilai prestasi model pada data yang tidak kelihatan. 2. Teknologi penyelarasan: Dengan memperkenalkan istilah penyusunan semula ke dalam fungsi kehilangan, kerumitan model dihadkan untuk mengelakkannya daripada menyesuaikan data secara berlebihan. Pemasangan

positif yang biasa digunakan adalah disebabkan oleh model yang terlalu kompleks. Contohnya, model yang dipasang menggunakan fungsi polinomial tertib tinggi mungkin menghasilkan keputusan yang sangat tepat dalam set latihan, tetapi berprestasi buruk dalam set ujian. Ini kerana model itu terlalu kompleks dan mengatasi bunyi dan butiran dalam set latihan tanpa menangkap corak dan ketetapan asas. Untuk mengelakkan pemasangan berlebihan, beberapa kaedah boleh diguna pakai, seperti meningkatkan jumlah data latihan, mengurangkan kerumitan model dan menggunakan teknik regularisasi. Kaedah ini membantu meningkatkan keupayaan generalisasi model dan menjadikannya lebih baik pada set ujian.

Untuk meningkatkan keupayaan generalisasi model, langkah perlu diambil untuk mengurangkan overfitting. Berikut ialah cara untuk mengurangkan overfitting:

Meningkatkan data latihan mengurangkan overfitting.

2. Regularization: Dengan menambahkan istilah regularization pada fungsi loss, model boleh lebih cenderung untuk memilih konfigurasi parameter yang lebih mudah, dengan itu mengurangkan overfitting. Kaedah regularisasi biasa termasuk regularization L1 dan regularization L2.

3 Berhenti awal: Semasa proses latihan, apabila prestasi model pada set pengesahan tidak lagi bertambah baik, menghentikan latihan boleh mengurangkan overfitting.

4.Keciciran: Dengan membuang keluaran sebahagian neuron secara rawak semasa proses latihan, kerumitan model rangkaian saraf dapat dikurangkan, dengan itu mengurangkan overfitting.

5 Peningkatan data: Dengan melakukan beberapa transformasi rawak pada data latihan, seperti putaran, terjemahan, penskalaan, dsb., kepelbagaian data latihan boleh ditingkatkan, sekali gus mengurangkan overfitting.

Ringkasnya, keupayaan generalisasi berkait rapat dengan overfitting model. Pemasangan berlebihan disebabkan oleh model yang terlalu kompleks dan mempelajari bunyi dan butiran dalam data latihan dan bukannya corak dan undang-undang asas. Untuk meningkatkan keupayaan generalisasi model, beberapa langkah perlu diambil untuk mengurangkan overfitting, seperti meningkatkan data latihan, regularization, berhenti awal, Dropout, dan peningkatan data.

Atas ialah kandungan terperinci Hubungan antara keupayaan generalisasi dan overfitting model. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!