Публикации по теме 'overfitting'


Понимание недообучения и переобучения в машинном обучении
Понимание переобучения и недообучения в машинном обучении Когда дело доходит до машинного обучения с учителем, термины «переобучение» и «недообучение» обычно используются для описания двух типов проблем, которые могут возникнуть при обучении модели. В этом сообщении блога мы рассмотрим, что означают эти термины и как они могут повлиять на производительность ваших моделей. Что такое переоснащение? Переобучение — это ситуация, когда модель обучается на наборе данных до такой..
Как избежать переобучения и недообучения
Прежде чем мы перейдем к экспериментам, стоит немного напомнить о переоснащении и недообучении. Все эксперименты должны проводиться на разных частях ваших данных. Набор данных для обучения . Используйте этот набор для обучения модели, 70–80 % ваших данных являются стандартными. Набор данных для проверки/разработки . Используйте этот набор для настройки гиперпараметров модели и оценки экспериментов. 10–15 % ваших данных — это стандарт. Набор тестовых данных . Используйте этот..
Разгадка тайн недостаточного и переоснащения в проектах по науке о данных
В проекте по науке о данных после создания подходящей модели и ее реализации мы часто сталкиваемся с определенными проблемами при оценке успешности модели. Двумя такими проблемами являются недооснащение и переобучение. Цель модели — выявить взаимосвязь и значение между зависимыми и независимыми переменными. В этом случае мы ожидаем, что модель изучит структуру данных, а не запомнит ее. 📌 Недостаточное оснащение . Модель недостаточно хорошо усваивает данные. Он имеет высокую..
Введение в компьютерное зрение с помощью PyTorch (2/6)
Предыдущий ‹‹ Введение в компьютерное зрение с помощью PyTorch (1/6) В этом разделе мы начнем с самого простого подхода к классификации изображений — полносвязной нейронной сети, которую также называют перцептроном. Мы повторим, как определяются нейронные сети в PyTorch и как работает алгоритм обучения. Во-первых, мы используем помощник pytorchcv для загрузки всех данных. !wget..
В чем разница между смещением и дисперсией?
Приготовьтесь к еще одному захватывающему выпуску моей продолжающейся серии «Каковы различия…?» В сегодняшней статье мы собираемся изучить два важных термина в статистике и науке о данных: предвзятость и дисперсия. Эти концепции играют решающую роль в понимании и анализе данных. Разберем их на простых примерах. Представьте, что вы пытаетесь поразить цель из лука и стрел. Предвзятость подобна постоянному пуску стрел, которые всегда попадают не в центр мишени. Это означает, что вы..
Недостаточно приспособленный — Обобщенный  — Переоснащенный
Краткое примечание о том, как предвзятость и дисперсия делают модель недообученной, обобщенной или переоснащенной! В этом посте, вместо того, чтобы писать так много абзацев, я просто сделал инфографику для простоты понимания. Недооборудованный: Модель может очень плохо соответствовать данным обучения и тестирования (высокое смещение и низкая дисперсия) — крайний левый график на инфографике выше. Это известно как недооснащение . Переоснащение: Модель может очень хорошо..
Дилемма моделирования в машинном обучении — «Оптимизация против обобщения»
Будучи молодым специалистом по данным, я всегда думал, что лучшая модель, которую вы можете создать, — это модель, которая будет давать наилучшие показатели после предсказания результатов некоторых тестов. Однако стремление к наименьшей MSE или самой высокой точности классификации не будет реальной задачей. Но почему ? Интуиция — важность тренировки Давайте представим ситуацию, когда два ресторанных критика приходят в одно и то же колумбийское заведение, чтобы отведать одно и..