Մեքենայական ուսուցման մոդելներում ընդհանուր խնդիրներն են գերազանցելը և թերզարգացումը, որոնք ազդում են նոր, չտեսնված տվյալների վրա լավ ընդհանրացնելու նրանց ունակության վրա:
Գերհարմարեցումը տեղի է ունենում, երբ մոդելը սովորում է ոչ միայն վերապատրաստման տվյալների հիմքում ընկած օրինաչափությունները, այլև սովորում է աղմուկը և այդ տվյալների մեջ առկա պատահական տատանումները: Արդյունքում, մոդելը բացառապես լավ է աշխատում վերապատրաստման տվյալների վրա, բայց չի կարողանում ընդհանրացնել նոր, չտեսնված տվյալներին, քանի որ այն, ըստ էության, անգիր է արել ուսուցման հավաքածուն:
Մյուս կողմից, Անթերֆիթինգը տեղի է ունենում, երբ մոդելը չափազանց պարզ է՝ ուսուցման տվյալների հիմքում ընկած օրինաչափությունները գրավելու համար: Այն վատ է աշխատում ոչ միայն վերապատրաստման տվյալների, այլև նոր տվյալների վրա, քանի որ չի կարողանում սովորել տվյալների մեջ առկա հարաբերություններն ու բարդությունները:
Ինչպես կանխել ավելորդ տեղադրումը և թերզարգացումը
-
Խաչաձև վավերացում. օգտագործեք այնպիսի տեխնիկա, ինչպիսին է k-fold cross-validation-ը` տվյալների տարբեր ենթաբազմությունների վրա մոդելի աշխատանքը գնահատելու համար: Այն օգնում է գնահատել, թե որքանով է մոդելը ընդհանրացվելու նոր տվյալների վրա:
-
Train-test split. բաժանեք ձեր տվյալները առանձին ուսուցման և թեստավորման խմբերի: Վերապատրաստեք մոդելը ուսումնական հավաքածուի վրա և գնահատեք դրա կատարումը թեստավորման հավաքածուի վրա: Սա օգնում է գնահատել, թե որքան լավ է մոդելը ընդհանրացնում չտեսնված տվյալներին:
-
Հատկանիշների ընտրություն/կրճատում. Նվազեցրեք մոդելի բարդությունը՝ ընտրելով միայն առավել համապատասխան հատկանիշները կամ օգտագործելով այնպիսի տեխնիկա, ինչպիսին է հիմնական բաղադրիչի վերլուծությունը (PCA)՝ նվազեցնելով տվյալների ծավալը:
-
Կարգավորեցում. L1 կամ L2 կանոնավորեցման նման տեխնիկաները բարդության համար տուգանքներ են ավելացնում մոդելի օբյեկտիվ ֆունկցիային՝ թույլ չտալով այն չափազանց սերտորեն համապատասխանեցնել աղմուկը տվյալների մեջ:
-
Ամբույթի մեթոդներ. Միավորել մի քանի մոդելներ՝ նվազեցնելու չափից ավելի հարմարեցումը և անբավարարությունը: Տեխնիկաները, ինչպիսիք են փաթեթավորումը, խթանումը կամ կուտակումը, օգտագործում են բազմաթիվ մոդելներ՝ ընդհանուր կատարողականությունը և ընդհանրացումը բարելավելու համար:
-
Հիպերպարամետրերի կարգավորում. կարգավորեք մոդելի հիպերպարամետրերը (օրինակ՝ ուսուցման արագությունը, ծառերի խորությունը որոշման ծառերում և այլն)՝ օգտագործելով մեթոդներ, ինչպիսիք են ցանցային որոնումը կամ պատահական որոնումը՝ գտնելու օպտիմալ կոնֆիգուրացիան, որը հավասարակշռում է կողմնակալությունը: և շեղում.
-
Վաղ դադարեցում. Վերահսկեք մոդելի կատարումը վավերացման հավաքածուի վրա մարզումների ընթացքում և դադարեցրեք մարզման գործընթացը, երբ կատարումը սկսում է վատանալ, այդպիսով կանխելով ավելորդ հարմարեցումը:
-
Ավելի շատ տվյալներ. տվյալների քանակի ավելացումը կարող է օգնել մոդելին ավելի լավ ընդհանրացնել` տրամադրելով հիմքում ընկած բաշխման ավելի բազմազան և ներկայացուցչական նմուշ:
Մոդելի բարդության և ընդհանրացման միջև ճիշտ հավասարակշռություն գտնելը չափազանց կարևոր է գերհամապատասխանությունը և անբավարարությունը կանխելու համար, և այս տեխնիկան օգնում է հասնել այդ հավասարակշռությանը:
