Sadržaj:

Kako znate da je vaš model overfitting?
Kako znate da je vaš model overfitting?

Video: Kako znate da je vaš model overfitting?

Video: Kako znate da je vaš model overfitting?
Video: ЛЮБОВЬ С ДОСТАВКОЙ НА ДОМ (2020). Романтическая комедия. Хит 2024, Svibanj
Anonim

Prekomjerna oprema je sumnjivo kada je model točnost je visoka u odnosu na podatke korištene u obučavanju model ali značajno pada s novim podacima. Učinkovito model zna podaci o obuci dobro, ali ne generaliziraju. To čini model beskorisno za svrhe kao što je predviđanje.

Također znate, što učiniti ako je model Overfitting?

Rukovanje prekomjernom opremom

  1. Smanjite kapacitet mreže uklanjanjem slojeva ili smanjenjem broja elemenata u skrivenim slojevima.
  2. Primijenite regularizaciju, koja se svodi na dodavanje troška funkciji gubitka za velike težine.
  3. Koristite slojeve Dropout koji će nasumično ukloniti određene značajke tako što će ih postaviti na nulu.

Netko se također može zapitati, što je pretjerano uklapanje u stablo odlučivanja? Pretjerano dotjerivanje je fenomen u kojem sustav učenja čvrsto odgovara danim podacima o obuci toliko da bi bio netočan u predviđanju ishoda neobučenih podataka. U stabla odluka , prekomjerno dotjerivanje nastaje kada se stablo dizajniran je tako da savršeno odgovara svim uzorcima u skupu podataka za obuku.

Osim toga, što uzrokuje prenamjenu modela?

Prekomjerna oprema događa se kada a model uči detalje i šum u podacima o treningu do te mjere da negativno utječe na izvedbu model na novim podacima. To znači da buku ili slučajne fluktuacije u podacima o treningu preuzima i uči kao koncepte od strane model.

Kako mogu znati Underfitting?

Nedostaje model kada je previše jednostavan s obzirom na podatke koje pokušava modelirati. Jedan način otkrivanja takva situacija je korištenje pristupa bias-varijance, koji se može predstaviti ovako: Vaš model je nedovoljno opremljen kada imate visoku pristranost.

Preporučeni: