Dalam bidang pembelajaran mendalam, terutamanya dalam konteks penilaian model dan penilaian prestasi, perbezaan antara kehilangan luar sampel dan kehilangan pengesahan memegang kepentingan yang paling penting. Memahami konsep ini adalah penting untuk pengamal yang bertujuan untuk memahami keberkesanan dan keupayaan generalisasi model pembelajaran mendalam mereka.
Untuk menyelidiki selok-belok istilah ini, adalah penting untuk memahami konsep asas latihan, pengesahan dan set data ujian dalam konteks model pembelajaran mesin. Apabila membangunkan model pembelajaran mendalam, set data biasanya dibahagikan kepada tiga subset utama: set latihan, set pengesahan dan set ujian. Set latihan digunakan untuk melatih model, melaraskan berat dan berat sebelah untuk meminimumkan fungsi kehilangan dan meningkatkan prestasi ramalan. Set pengesahan, sebaliknya, berfungsi sebagai set data bebas yang digunakan untuk memperhalusi hiperparameter dan mengelakkan terlalu pasang semasa proses latihan. Akhir sekali, set ujian digunakan untuk menilai prestasi model pada data yang tidak kelihatan, memberikan pandangan tentang keupayaan generalisasinya.
Kehilangan luar sampel, juga dikenali sebagai kehilangan ujian, merujuk kepada metrik ralat yang dikira pada set ujian selepas model dilatih dan disahkan. Ia mewakili prestasi model pada data ghaib dan berfungsi sebagai penunjuk penting keupayaannya untuk membuat generalisasi kepada kejadian baharu yang tidak kelihatan. Kehilangan sampel adalah metrik utama untuk menilai kuasa ramalan model dan sering digunakan untuk membandingkan model yang berbeza atau konfigurasi penalaan untuk memilih model yang berprestasi terbaik.
Sebaliknya, kerugian pengesahan ialah metrik ralat yang dikira pada set pengesahan semasa proses latihan. Ia digunakan untuk memantau prestasi model pada data yang belum pernah dilatih, membantu mengelakkan overfitting dan membimbing pemilihan hiperparameter seperti kadar pembelajaran, saiz kelompok atau seni bina rangkaian. Kehilangan pengesahan memberikan maklum balas berharga semasa latihan model, membolehkan pengamal membuat keputusan termaklum mengenai pengoptimuman dan penalaan model.
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa walaupun kehilangan pengesahan adalah metrik penting untuk pembangunan model dan penalaan halus, ukuran muktamad prestasi model terletak pada kehilangan sampelnya. Kehilangan sampel di luar sampel menggambarkan sejauh mana model membuat generalisasi kepada data baharu yang tidak kelihatan dan merupakan metrik kritikal untuk menilai kebolehgunaan dunia sebenar dan kuasa ramalannya.
Kehilangan luar sampel dan kehilangan pengesahan memainkan peranan yang berbeza namun saling melengkapi dalam penilaian dan pengoptimuman model pembelajaran mendalam. Walaupun kehilangan pengesahan membimbing pembangunan model dan penalaan hiperparameter semasa latihan, kehilangan sampel luar menyediakan penilaian muktamad tentang keupayaan generalisasi model pada data yang tidak kelihatan, berfungsi sebagai penanda aras muktamad untuk penilaian prestasi model.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran mendalam EITC/AI/DLPP dengan Python dan PyTorch:
- Jika seseorang ingin mengenali imej berwarna pada rangkaian neural konvolusi, adakah seseorang itu perlu menambah dimensi lain dari semasa mengecam imej skala kelabu?
- Bolehkah fungsi pengaktifan dianggap meniru neuron di otak dengan sama ada menembak atau tidak?
- Bolehkah PyTorch dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- Sekiranya seseorang menggunakan papan tensor untuk analisis praktikal model rangkaian saraf PyTorch run atau matplotlib sudah mencukupi?
- Bolehkah PyTorch boleh dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- Adakah cadangan ini benar atau palsu "Untuk rangkaian neural klasifikasi, hasilnya mestilah taburan kebarangkalian antara kelas.""
- Adakah Menjalankan model rangkaian saraf pembelajaran mendalam pada berbilang GPU dalam PyTorch satu proses yang sangat mudah?
- Bolehkah rangkaian saraf biasa dibandingkan dengan fungsi hampir 30 bilion pembolehubah?
- Apakah rangkaian saraf konvolusi terbesar yang dibuat?
- Jika input ialah senarai tatasusunan numpy yang menyimpan peta haba yang merupakan output ViTPose dan bentuk setiap fail numpy ialah [1, 17, 64, 48] sepadan dengan 17 titik utama dalam badan, algoritma yang manakah boleh digunakan?