כדי לזהות אם דגם מצויד יתר על המידה, יש להבין את הרעיון של התאמה יתרה והשלכותיו על למידת מכונה. התאמת יתר מתרחשת כאשר מודל מתפקד בצורה יוצאת דופן בנתוני האימון אך אינו מצליח להכליל לנתונים חדשים, בלתי נראים. תופעה זו פוגעת ביכולת הניבוי של המודל ועלולה להוביל לביצועים גרועים בתרחישים בעולם האמיתי. בהקשר של רשתות עצביות עמוקות ואומדנים בתוך Google Cloud Machine Learning, ישנם מספר אינדיקטורים שיכולים לסייע בזיהוי התאמה יתר.
סימן נפוץ אחד של התאמה יתר הוא הבדל משמעותי בין ביצועי המודל בנתוני האימון לבין ביצועיו בנתוני האימות או הבדיקה. כאשר דגם מצויד יתר על המידה, הוא "משנן" את דוגמאות האימון במקום ללמוד את הדפוסים הבסיסיים. כתוצאה מכך, הוא עשוי להגיע לדיוק גבוה במערך האימונים אך להתקשה לבצע תחזיות מדויקות על נתונים חדשים. על ידי הערכת ביצועי המודל במערך אימות או מבחן נפרד, ניתן להעריך אם התרחשה התאמה יתרה.
אינדיקציה נוספת להתאמת יתר היא הבדל גדול בין שיעורי השגיאות של האימון והאימות של המודל. במהלך תהליך האימון, המודל מנסה למזער את השגיאה שלו על ידי התאמת הפרמטרים שלו. עם זאת, אם המודל הופך מורכב מדי או מאומן זמן רב מדי, הוא עשוי להתחיל להתאים את הרעש בנתוני האימון ולא בדפוסים הבסיסיים. זה יכול להוביל לשיעור שגיאות אימון נמוך אך לשיעור שגיאות אימות גבוה משמעותית. מעקב אחר מגמת שיעורי השגיאות הללו יכול לסייע בזיהוי התאמת יתר.
בנוסף, התבוננות בהתנהגות של פונקציית האובדן של המודל יכולה לספק תובנות לגבי התאמה יתר. פונקציית ההפסד מודדת את הפער בין התפוקות החזויות של המודל לבין היעדים בפועל. במודל מצויד יתר על המידה, פונקציית האובדן בנתוני האימון עשויה להמשיך לרדת בעוד שההפסד בנתוני האימות מתחיל לגדול. זה מצביע על כך שהמודל הולך ומתמקצע לדוגמאות האימון ומאבד את יכולת ההכללה שלו.
ניתן להשתמש בטכניקות רגוליזציה גם כדי למנוע התאמת יתר. הרגולציה מציגה מונח ענישה לפונקציית ההפסד, מרתיעה את המודל מלהיות מורכב מדי. טכניקות כגון הסדרת L1 או L2, נשירה או עצירה מוקדמת יכולות לסייע בהפחתת התאמת יתר על ידי הוספת אילוצים לתהליך הלמידה של המודל.
חשוב לציין כי התאמת יתר יכולה להיות מושפעת מגורמים שונים, לרבות גודל ואיכות נתוני האימון, מורכבות ארכיטקטורת המודל וההיפרפרמטרים הנבחרים. לכן, חיוני להעריך בקפידה את הגורמים הללו תוך אימון והערכת מודלים כדי למנוע התאמת יתר.
זיהוי התאמת יתר ברשתות עצביות עמוקות ואומדנים כרוך בניתוח הביצועים על נתוני אימות או בדיקה, ניטור ההבדל בין שיעורי שגיאות האימון והאימות, התבוננות בהתנהגות פונקציית האובדן והשימוש בטכניקות רגוליזציה. על ידי הבנת האינדיקטורים הללו ונקיטת אמצעים מתאימים, ניתן למתן את ההשפעות המזיקות של התאמת יתר ולבנות מודלים חזקים יותר וניתנים להכללה.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא רשתות ואומדנים עצביים עמוקים:
- האם ניתן לפרש למידה עמוקה כהגדרה ואימון של מודל המבוסס על רשת עצבית עמוקה (DNN)?
- האם המסגרת TensorFlow של גוגל מאפשרת להגביר את רמת ההפשטה בפיתוח מודלים של למידת מכונה (למשל עם החלפת קידוד בתצורה)?
- האם זה נכון שאם מערך הנתונים גדול צריך פחות הערכה, מה שאומר שניתן להקטין את החלק של מערך הנתונים המשמש להערכה עם הגדלת גודל מערך הנתונים?
- האם ניתן לשלוט בקלות (על ידי הוספה והסרה) במספר השכבות ומספר הצמתים בשכבות בודדות על ידי שינוי המערך שסופק כארגומנט הנסתר של הרשת העצבית העמוקה (DNN)?
- מהן רשתות עצביות ורשתות עצביות עמוקות?
- מדוע רשתות עצבים עמוקות נקראות עמוקות?
- מהם היתרונות והחסרונות של הוספת צמתים נוספים ל-DNN?
- מהי בעיית השיפוע הנעלם?
- מהם כמה מהחסרונות של שימוש ברשתות עצביות עמוקות בהשוואה למודלים ליניאריים?
- אילו פרמטרים נוספים ניתן להתאים אישית במסווג DNN, וכיצד הם תורמים לכוונון עדין של הרשת העצבית העמוקה?
הצג עוד שאלות ותשובות ברשתות עצביות עמוקות ואומדנים