للتعرف على ما إذا كان النموذج مفرط التجهيز، يجب على المرء أن يفهم مفهوم التجهيز الزائد وآثاره في التعلم الآلي. يحدث التجاوز عندما يؤدي النموذج أداءً جيدًا بشكل استثنائي في بيانات التدريب ولكنه يفشل في التعميم على البيانات الجديدة غير المرئية. هذه الظاهرة تضر بالقدرة التنبؤية للنموذج ويمكن أن تؤدي إلى ضعف الأداء في سيناريوهات العالم الحقيقي. في سياق الشبكات العصبية العميقة والمقدرات في Google Cloud Machine Learning، هناك العديد من المؤشرات التي يمكن أن تساعد في تحديد التجاوز.
إحدى العلامات الشائعة للتركيب الزائد هي وجود اختلاف كبير بين أداء النموذج في بيانات التدريب وأدائه في بيانات التحقق أو الاختبار. عندما يتم تجهيز النموذج بشكل زائد، فإنه "يحفظ" أمثلة التدريب بدلاً من تعلم الأنماط الأساسية. ونتيجة لذلك، قد يحقق دقة عالية في مجموعة التدريب ولكنه يواجه صعوبة في عمل تنبؤات دقيقة بشأن البيانات الجديدة. ومن خلال تقييم أداء النموذج في مجموعة منفصلة للتحقق من الصحة أو الاختبار، يمكن للمرء تقييم ما إذا كان قد حدث فرط التجهيز.
مؤشر آخر على التجهيز الزائد هو الاختلاف الكبير بين تدريب النموذج ومعدلات الخطأ في التحقق من الصحة. أثناء عملية التدريب، يحاول النموذج تقليل الخطأ عن طريق ضبط معلماته. ومع ذلك، إذا أصبح النموذج معقدًا جدًا أو تم تدريبه لفترة طويلة جدًا، فقد يبدأ في احتواء التشويش في بيانات التدريب بدلاً من الأنماط الأساسية. يمكن أن يؤدي هذا إلى معدل خطأ منخفض في التدريب ولكن معدل خطأ في التحقق أعلى بكثير. يمكن أن تساعد مراقبة اتجاه معدلات الخطأ هذه في تحديد التجاوز.
بالإضافة إلى ذلك، فإن مراقبة سلوك دالة الخسارة للنموذج يمكن أن توفر نظرة ثاقبة حول التجهيز الزائد. تقيس دالة الخسارة التناقض بين المخرجات المتوقعة للنموذج والأهداف الفعلية. في النموذج المجهز بشكل زائد، قد تستمر وظيفة الخسارة في بيانات التدريب في الانخفاض بينما تبدأ الخسارة في بيانات التحقق من الصحة في الزيادة. وهذا يدل على أن النموذج أصبح متخصصا بشكل متزايد في الأمثلة التدريبية ويفقد قدرته على التعميم.
يمكن أيضًا استخدام تقنيات التنظيم لمنع التجهيز الزائد. يقدم التنظيم شرطًا جزائيًا لوظيفة الخسارة، مما يمنع النموذج من أن يصبح معقدًا للغاية. يمكن أن تساعد تقنيات مثل تنظيم L1 أو L2، أو التسرب، أو الإيقاف المبكر في تخفيف التجاوز عن طريق إضافة قيود إلى عملية تعلم النموذج.
من المهم ملاحظة أن التجهيز الزائد يمكن أن يتأثر بعوامل مختلفة، بما في ذلك حجم وجودة بيانات التدريب، وتعقيد بنية النموذج، والمعلمات الفائقة المختارة. ولذلك، فمن الأهمية بمكان تقييم هذه العوامل بعناية أثناء تدريب وتقييم النماذج لتجنب الإفراط في التجهيز.
يتضمن التعرف على التناسب الزائد في الشبكات العصبية العميقة والمقدرات تحليل الأداء عند التحقق من الصحة أو بيانات الاختبار، ومراقبة الفرق بين معدلات الخطأ في التدريب والتحقق من الصحة، ومراقبة سلوك وظيفة الخسارة، واستخدام تقنيات التنظيم. من خلال فهم هذه المؤشرات واتخاذ التدابير المناسبة، يمكن للمرء التخفيف من الآثار الضارة للتجاوز وبناء نماذج أكثر قوة وقابلة للتعميم.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص الشبكات العصبية العميقة والمقدرات:
- هل يمكن تفسير التعلم العميق على أنه تعريف وتدريب نموذج يعتمد على شبكة عصبية عميقة (DNN)؟
- هل يتيح إطار عمل TensorFlow من Google زيادة مستوى التجريد في تطوير نماذج التعلم الآلي (على سبيل المثال، مع استبدال البرمجة بالتكوين)؟
- هل صحيح أنه إذا كانت مجموعة البيانات كبيرة، فستحتاج إلى قدر أقل من التقييم، مما يعني أنه يمكن تقليل جزء مجموعة البيانات المستخدمة للتقييم مع زيادة حجم مجموعة البيانات؟
- هل يمكن التحكم بسهولة (عن طريق إضافة وإزالة) عدد الطبقات وعدد العقد في الطبقات الفردية عن طريق تغيير المصفوفة المتوفرة كوسيطة مخفية للشبكة العصبية العميقة (DNN)؟
- ما هي الشبكات العصبية والشبكات العصبية العميقة؟
- لماذا تسمى الشبكات العصبية العميقة عميقة؟
- ما هي مزايا وعيوب إضافة المزيد من العقد إلى DNN؟
- ما هي مشكلة التدرج المتلاشي؟
- ما هي بعض عيوب استخدام الشبكات العصبية العميقة مقارنة بالنماذج الخطية؟
- ما المعلمات الإضافية التي يمكن تخصيصها في مصنف DNN ، وكيف تساهم في ضبط الشبكة العصبية العميقة؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في الشبكات العصبية العميقة والمقدرات