Prekomerno opremljanje se zgodi, ko se model nauči ne samo osnovnih vzorcev v podatkih o usposabljanju, temveč tudi šum in naključnost, ki sta prisotna v tem določenem naboru podatkov. Posledica tega je model, ki se zelo dobro obnese na podatkih o usposabljanju, vendar ne uspe posplošiti na nove, še nevidene podatke.
Identifikacija
-
Visoka natančnost vadbe, nizka natančnost testa: Eden od primarnih indikatorjev je, ko se model izjemno dobro obnese pri podatkih vadbe, vendar slabo pri podatkih testa ali validacije.
-
Zapletenost modela: Prekomerni modeli so ponavadi pretirano zapleteni in zajamejo šum namesto osnovnih vzorcev.
-
Vizualizacije: Grafi, kot so krivulje učenja, ki prikazujejo uspešnost na nizih za usposabljanje in validacijo, lahko razkrijejo prekomerno opremljanje, če se uspešnost usposabljanja še naprej izboljšuje, medtem ko se uspešnost validacije platojev ali zmanjšuje.
Preprečevanje in tehnike za ublažitev prekomernega opremljanja
-
Navzkrižno preverjanje: tehnike, kot je k-kratno navzkrižno preverjanje, lahko pomagajo oceniti delovanje modela na različnih podnaborih podatkov in zagotavljajo dobro posplošitev.
-
Razdelitev usposabljanja-validacije-testiranja: razdelitev podatkov v ločene nize za usposabljanje, validacijo in testiranje zagotavlja, da je model ocenjen na nevidnih podatkih.
-
Izbira funkcij: za usposabljanje modela uporabite samo najpomembnejše funkcije, pri čemer se izogibajte šumu zaradi manj informativnih atributov.
-
Regulacija: tehnike, kot sta L1 ali L2 regularizacija, dodajo kazenske pogoje funkciji izgube modela, kar odvrača od preveč zapletenih modelov.
-
Predčasna zaustavitev: Spremljajte delovanje modela na validacijskem nizu in ustavite vadbo, ko se zmogljivost začne slabšati, s čimer preprečite pretirano optimizacijo podatkov o vadbi.
-
Metode ansambla: uporaba tehnik, kot so vrečanje, povečanje ali zlaganje, lahko pomaga zmanjšati prekomerno opremljanje s kombiniranjem več napovedi modelov.
-
Razširitev podatkov: Za nekatere vrste modelov lahko ustvarjanje dodatnih podatkov za usposabljanje z uporabo transformacij ali motenj obstoječih podatkov pomaga preprečiti prekomerno prilagajanje.
Uravnoteženje kompleksnosti modela, velikosti nabora podatkov in tehnik urejanja je ključnega pomena za preprečevanje prekomernega opremljanja, hkrati pa zagotavlja, da se model dobro posplošuje na nove, še nevidene podatke.
