בתחום הלמידה העמוקה, במיוחד בהקשר של הערכת מודל והערכת ביצועים, להבחנה בין אובדן מחוץ לדגימה לבין אובדן תיקוף יש חשיבות עליונה. הבנת המושגים הללו חיונית עבור מתרגלים שמטרתם להבין את היעילות והיכולות ההכללה של מודלים של למידה עמוקה שלהם.
כדי להתעמק במורכבויות של מונחים אלה, הכרחי לתפוס תחילה את המושגים הבסיסיים של אימון, אימות ובדיקות מערכי נתונים בהקשר של מודלים של למידת מכונה. כאשר מפתחים מודל למידה עמוקה, מערך הנתונים מחולק בדרך כלל לשלוש תת-קבוצות עיקריות: מערך ההדרכה, ערכת האימות ומערך המבחנים. ערכת האימונים משמשת לאימון המודל, התאמת המשקולות וההטיות כדי למזער את תפקוד ההפסד ולשפר את הביצועים החזויים. ערכת האימות, לעומת זאת, משמשת מערך נתונים עצמאי המשמש לכוונון היפרפרמטרים ומניעת התאמת יתר במהלך תהליך האימון. לבסוף, מערך הבדיקות משמש להערכת ביצועי המודל על נתונים בלתי נראים, ומספק תובנות לגבי יכולות ההכללה שלו.
האובדן מחוץ לדגימה, הידוע גם בשם אובדן הבדיקה, מתייחס למדד השגיאה שחושב במערך הבדיקה לאחר שהמודל עבר הכשרה ואימות. הוא מייצג את הביצועים של המודל על נתונים בלתי נראים ומשמש כאינדיקטור מכריע ליכולתו להכליל למקרים חדשים, בלתי נראים. האובדן מחוץ לדגימה הוא מדד מפתח להערכת כוח הניבוי של המודל והוא משמש לעתים קרובות להשוואת מודלים שונים או תצורות כוונון כדי לבחור את הביצועים הטובים ביותר.
מצד שני, אובדן האימות הוא מדד השגיאה המחושב על ערכת האימות במהלך תהליך האימון. הוא משמש לניטור ביצועי המודל על נתונים שהוא לא עבר הכשרה עליהם, עוזר למנוע התאמת יתר ולהנחות את בחירת הפרמטרים כמו קצב למידה, גודל אצווה או ארכיטקטורת רשת. אובדן האימות מספק משוב בעל ערך במהלך אימון המודל, ומאפשר למתרגלים לקבל החלטות מושכלות לגבי אופטימיזציה וכוונון המודל.
חשוב לציין שבעוד שהפסד האימות הוא מדד חיוני לפיתוח מודל וכיוונון עדין, המדד האולטימטיבי לביצועי המודל טמון באובדן מחוץ לדגימה. האובדן מחוץ לדגימה משקף עד כמה המודל מתכלל לנתונים חדשים ולא נראים ומהווה מדד קריטי להערכת ישימותו בעולם האמיתי וכוח הניבוי שלו.
האובדן מחוץ למדגם ואובדן האימות ממלאים תפקידים ברורים אך משלימים בהערכה ובאופטימיזציה של מודלים של למידה עמוקה. בעוד שאובדן האימות מנחה את פיתוח המודל ואת כוונון ההיפר-פרמטרים במהלך האימון, האובדן מחוץ לדגימה מספק הערכה סופית של יכולות ההכללה של המודל על נתונים בלתי נראים, מה שמשמש כמדד האולטימטיבי להערכת ביצועי המודל.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/DLPP למידה עמוקה עם Python ו- PyTorch:
- אם רוצים לזהות תמונות צבעוניות ברשת עצבית קונבולוציונית, האם צריך להוסיף מימד נוסף מזיהוי מחדש של תמונות בקנה מידה אפור?
- האם פונקציית ההפעלה יכולה להיחשב כמחקה נוירון במוח עם ירי או לא?
- האם ניתן להשוות את PyTorch ל-NumPy הפועל על GPU עם כמה פונקציות נוספות?
- האם צריך להשתמש בלוח טנזור לניתוח מעשי של מודל רשת עצבית בהפעלת PyTorch או שמספיק matplotlib?
- האם ניתן להשוות את PyTorch ל-NumPy הפועל על GPU עם כמה פונקציות נוספות?
- האם הצעה זו נכונה או שקרית "עבור רשת עצבית סיווג התוצאה צריכה להיות התפלגות הסתברות בין מחלקות."
- האם הפעלת מודל רשת עצבית למידה עמוקה על מספר GPUs ב- PyTorch הוא תהליך פשוט מאוד?
- האם ניתן להשוות רשת עצבית רגילה לפונקציה של כמעט 30 מיליארד משתנים?
- מהי הרשת העצבית הקונבולוציונית הגדולה ביותר שנוצרה?
- אם הקלט הוא רשימת מערכי numpy המאחסנים מפת חום שהיא הפלט של ViTPose והצורה של כל קובץ numpy היא [1, 17, 64, 48] התואמת ל-17 נקודות מפתח בגוף, באיזה אלגוריתם ניתן להשתמש?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/DLPP למידה עמוקה עם Python ו- PyTorch