Povećanje broja neurona u sloju umjetne neuronske mreže zaista može predstavljati veći rizik od pamćenja, što može dovesti do prenamjene. Preopterećenje se događa kada model nauči detalje i šum u podacima o obuci do te mjere da negativno utječe na performanse modela na nevidljivim podacima. Ovo je uobičajen problem u mašinskom učenju, uključujući neuronske mreže, i može značajno smanjiti sposobnost generalizacije modela.
Kada neuronska mreža ima previše neurona u određenom sloju, to povećava kapacitet modela da nauči zamršene obrasce prisutne u podacima o obuci. Ovaj povećani kapacitet može dovesti do toga da mreža pamti primjere obuke umjesto da uči osnovne obrasce koji se dobro generaliziraju na nevidljive podatke. Kao posljedica toga, model može biti izuzetno dobar na podacima o obuci, ali ne uspijeva se generalizirati na nove, nevidljive podatke, što dovodi do loših performansi u aplikacijama u stvarnom svijetu.
Da biste bolje razumjeli ovaj koncept, razmotrite primjer gdje se neuronska mreža obučava da klasifikuje slike mačaka i pasa. Ako mreža ima prekomjeran broj neurona u određenom sloju, može početi pamtiti specifične karakteristike slika za obuku, kao što su pozadina ili uvjeti osvjetljenja, umjesto da se fokusira na razlikovanje karakteristika između mačaka i pasa. Ovo može dovesti do prekomjernog prilagođavanja, gdje se model loše ponaša kada se prikazuje sa slikama koje ranije nije vidio, jer nije naučio bitne karakteristike koje razlikuju ove dvije klase.
Jedan uobičajeni pristup za ublažavanje rizika od prekomjernog prilagođavanja pri povećanju broja neurona u sloju neuronske mreže je kroz tehnike regularizacije. Metode regularizacije, kao što su L1 i L2 regularizacija, ispadanje i rano zaustavljanje, koriste se kako bi se spriječilo da mreža postane previše složena i preopterećuje podatke obuke. Ove tehnike uvode ograničenja tokom procesa obuke, ohrabrujući model da se fokusira na učenje osnovnih obrazaca u podacima umjesto na pamćenje konkretnih primjera.
Dok povećanje broja neurona u sloju umjetne neuronske mreže može povećati kapacitet modela da nauči zamršene obrasce, to također povećava rizik od pamćenja i prekomjernog prilagođavanja. Korištenje odgovarajućih tehnika regularizacije je ključno za uspostavljanje ravnoteže između složenosti modela i performansi generalizacije, osiguravajući da neuronska mreža može učinkovito učiti iz podataka bez pretjeranog prilagođavanja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
- Šta je API susjeda paketa u neuronskom strukturiranom učenju TensorFlow-a?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals