Mündəricat:

Modelinizin Overfitting olduğunu necə bilirsiniz?
Modelinizin Overfitting olduğunu necə bilirsiniz?

Video: Modelinizin Overfitting olduğunu necə bilirsiniz?

Video: Modelinizin Overfitting olduğunu necə bilirsiniz?
Video: Chapter 4 Overfitting and Regularization 2024, Bilər
Anonim

Həddindən artıq uyğunlaşma zaman şübhələnir model təlimdə istifadə olunan məlumatlarla bağlı dəqiqlik yüksəkdir model lakin yeni məlumatlarla əhəmiyyətli dərəcədə azalır. Effektiv şəkildə model bilir təlim məlumatları yaxşı, lakin ümumiləşdirilmir. Bu edir model proqnozlaşdırmaq kimi məqsədlər üçün faydasızdır.

Həm də bilirsiniz, əgər model Overfitting olarsa nə etməli?

Həddindən artıq uyğunlaşma

  1. Qatları silməklə və ya gizli təbəqələrdəki elementlərin sayını azaltmaqla şəbəkənin tutumunu azaldın.
  2. Böyük çəkilər üçün itki funksiyasına xərc əlavə edən nizamlama tətbiq edin.
  3. Müəyyən xüsusiyyətləri sıfıra təyin etməklə təsadüfi siləcək Dropout qatlarından istifadə edin.

Biri də soruşa bilər ki, qərar ağacında həddindən artıq uyğunlaşma nədir? Həddindən artıq uyğunlaşma öyrənmə sisteminin verilmiş təlim məlumatlarına o qədər sıx uyğunlaşması hadisəsidir ki, bu, öyrədilməmiş məlumatların nəticələrini proqnozlaşdırmaqda qeyri-dəqiq olardı. In qərar ağacları , həddindən artıq uyğunlaşma olduqda baş verir ağac təlim məlumat dəstindəki bütün nümunələrə mükəmməl uyğunlaşacaq şəkildə tərtib edilmişdir.

Bundan əlavə, modelin həddindən artıq uyğunlaşmasına nə səbəb olur?

Həddindən artıq uyğunlaşma o zaman baş verir ki, a model təlim məlumatlarında təfərrüat və səs-küyü öyrənir ki, bu, işin icrasına mənfi təsir göstərir model yeni məlumatlar üzərində. Bu o deməkdir ki, təlim məlumatlarında səs-küy və ya təsadüfi dalğalanmalar təlimçilər tərəfindən anlayışlar kimi götürülür və öyrənilir. model.

Mən Underfitting necə bilirəm?

Modelləşdirməyə çalışdığı məlumatla bağlı çox sadə olduqda, aşağıda bir model uyğun gəlir. bir aşkar etməyin yolu belə bir vəziyyət qərəzli-variasiya yanaşmasından istifadə etməkdir ki, bu da belə göstərilə bilər: Sizin modeliniz yüksək qərəzli olduğunuz zaman uyğun deyil.

Tövsiyə: