Obsah:

Ako zistíte, že váš model je nadmerne vybavený?
Ako zistíte, že váš model je nadmerne vybavený?

Video: Ako zistíte, že váš model je nadmerne vybavený?

Video: Ako zistíte, že váš model je nadmerne vybavený?
Video: Jak zjistit zdraví baterie vašeho telefonu? 2024, Smieť
Anonim

Overfitting je podozrivý, keď Model presnosť je vysoká vzhľadom na údaje použité pri trénovaní Model ale s novými údajmi výrazne klesá. Účinne modelka vie tréningové údaje dobre, ale nezovšeobecňujú. Toto robí Model nepoužiteľné na účely, ako je predpovedanie.

Tiež viete, čo robiť, ak je model nadmerne vybavený?

Manipulácia s nadmernou montážou

  1. Znížte kapacitu siete odstránením vrstiev alebo znížením počtu prvkov v skrytých vrstvách.
  2. Aplikujte regularizáciu, ktorá sa týka pridania nákladov na stratovú funkciu pre veľké váhy.
  3. Použite vrstvy Dropout, ktoré náhodne odstránia určité prvky ich nastavením na nulu.

Možno sa tiež spýtať, čo je prehnané vybavenie v rozhodovacom strome? Nadmerná montáž je jav, pri ktorom sa systém učenia tesne prispôsobí daným tréningovým údajom natoľko, že by bol nepresný pri predpovedaní výsledkov netrénovaných údajov. In rozhodovacie stromy , nadmerná montáž nastane, keď strom je navrhnutý tak, aby dokonale vyhovoval všetkým vzorkám v súbore tréningových údajov.

Okrem toho, čo spôsobuje nadmerné vybavenie modelu?

Overfitting sa stane, keď a Model učí detaily a šum v tréningových dátach do takej miery, že to negatívne ovplyvňuje výkon Model na nových údajoch. To znamená, že šum alebo náhodné fluktuácie v trénovacích dátach sú zachytené a naučené ako koncepty Model.

Ako spoznám Underfitting?

Pod model sa hodí, keď je príliš jednoduchý vzhľadom na údaje, ktoré sa pokúša modelovať. Jeden spôsob, ako zistiť takouto situáciou je použiť prístup odchýlky odchýlky, ktorý možno znázorniť takto: Váš model je nedostatočne prispôsobený, keď máte vysokú odchýlku.

Odporúča: