Публикации по теме 'overfitting'


Обобщение вашей модели: пример с EfficientNetV2 и Cats & Dogs
Рассмотрим этот сценарий. Вы используете новую причудливую современную сетевую архитектуру CNN, EfficientNetV2, для обучения классификатора изображений. Вы достигли впечатляющей точности обучения (> 95%), но модель не изучает оценочные образцы почти так же хорошо, как обучающие образцы. Как инженеры по машинному обучению, мы понимаем, что наши модели хороши ровно настолько, насколько они работают с невидимыми данными. Что вызывает вопрос: Как мы можем повысить..
Глубокое погружение в регуляризацию
Недавно я осваивал основы нейронных сетей, когда мое внимание привлекла печально известная концепция регуляризации. Я ранее читал о применении регуляризации для уменьшения переобучения в моделях, но понял, что мое понимание того, как это на самом деле достигается при этом, было немного ограниченным. В этом посте я возьму два самых известных метода L1 (лассо) и L2 (гребень) в качестве тематических исследований, чтобы объяснить скрытую работу концепции и продемонстрировать, как именно она..
Основные проблемы машинного обучения
Короче говоря, поскольку ваша основная задача — выбрать алгоритм обучения и обучить его на некоторых данных, две вещи, которые могут пойти не так, — это «плохой алгоритм» и «плохие данные». Начнем с примеров плохих данных. Недостаточное количество обучающих данных Чтобы малыш узнал, что такое яблоко, достаточно указать на яблоко и сказать «яблоко» (возможно, повторив эту процедуру несколько раз). Теперь ребенок может распознавать яблоки всех цветов и форм. Гений. Машинное..
Переоснащение и недообучение
В этой единственной статье давайте рассмотрим проблему, которая преследует все машинное обучение . Я предполагаю, что вы прочитали мою предыдущую статью (статьи), в которых я познакомил вас с машинным обучением и познакомил вас с несколькими классическими алгоритмами. Предварительные условия для этой статьи: вы должны быть знакомы хотя бы с одним алгоритмом, будь то линейная регрессия , многомерная регрессия , логистическая регрессия или другие. Я связал статьи, и вы можете щелкнуть и..
Как отсев помогает избежать переобучения нейронных сетей?
Как мы знаем, имеет гибкость, если мы обучаем одну модель для N периодов, тогда она переоценивается, поскольку границы принятия решений очень гибкие. Таким образом, вместо того, чтобы обучать одну сеть для N-числа эпох, мы подгоняем все возможные различные нейронные сети к одному и тому же набору данных и усредняем прогнозы каждой модели. но это требует дополнительных вычислительных ресурсов, что на практике невозможно. Одна модель может использоваться для моделирования наличия большого..
КАК ИЗБЕЖАТЬ ПЕРЕОБОРУДОВАНИЯ ВАШЕЙ МОДЕЛИ
Переобучение — очень распространенная проблема в машинном обучении и науке о данных. Причиной низкой производительности модели является либо переоснащение, либо недообучение данных. Хорошая модель машинного обучения нацелена на хорошее обобщение обучающих данных на любые данные из предметной области. В этом посте вы узнаете о концепции переобучения и о том, как с этим бороться. Что такое переобучение? Хорошая подгонка. / Сигнал против шума Примеры переобучения . Как..
Предотвращение переоснащения с помощью Dropout
При использовании Keras для обучения модели машинного обучения для реальных приложений важно знать, как предотвратить переоснащение. В этой статье мы рассмотрим эффективность Dropout в подавлении переобучения. Что такое переоснащение? Переобучение, иногда называемое переобучением, может произойти при обучении модели машинного обучения. Когда происходит переобучение/переобучение, точность обучающих данных повышается, но точность проверочного набора данных снижается. Поэтому, хотя он..