ในขอบเขตของการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการประเมินแบบจำลองและการประเมินประสิทธิภาพ ความแตกต่างระหว่างการสูญเสียนอกตัวอย่างและการสูญเสียการตรวจสอบถือเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง การทำความเข้าใจแนวคิดเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ปฏิบัติงานที่มุ่งหมายที่จะเข้าใจประสิทธิภาพและความสามารถในการสรุปทั่วไปของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกของตน
เพื่อเจาะลึกความซับซ้อนของคำเหล่านี้ จำเป็นต้องเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของการฝึกอบรม การตรวจสอบ และการทดสอบชุดข้อมูลก่อนในบริบทของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก โดยทั่วไปชุดข้อมูลจะแบ่งออกเป็นชุดย่อยหลักสามชุด ได้แก่ ชุดการฝึกอบรม ชุดการตรวจสอบ และชุดทดสอบ ชุดการฝึกใช้เพื่อฝึกโมเดล ปรับน้ำหนักและอคติเพื่อลดฟังก์ชันการสูญเสียและเพิ่มประสิทธิภาพในการคาดการณ์ ในทางกลับกัน ชุดการตรวจสอบจะทำหน้าที่เป็นชุดข้อมูลอิสระที่ใช้ในการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์และป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไปในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม สุดท้ายนี้ ชุดทดสอบใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองจากข้อมูลที่มองไม่เห็น โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความสามารถในการสรุปข้อมูลทั่วไป
การสูญเสียนอกตัวอย่างหรือที่เรียกว่าการสูญเสียจากการทดสอบ หมายถึงตัววัดข้อผิดพลาดที่คำนวณจากชุดการทดสอบหลังจากแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมและตรวจสอบความถูกต้องแล้ว โดยแสดงถึงประสิทธิภาพของแบบจำลองกับข้อมูลที่มองไม่เห็น และทำหน้าที่เป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของความสามารถในการสรุปกับอินสแตนซ์ใหม่ที่มองไม่เห็น การสูญเสียนอกตัวอย่างเป็นตัวชี้วัดสำคัญสำหรับการประเมินพลังการทำนายของแบบจำลอง และมักใช้เพื่อเปรียบเทียบโมเดลต่างๆ หรือปรับแต่งการกำหนดค่าเพื่อเลือกโมเดลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด
ในทางกลับกัน การสูญเสียการตรวจสอบความถูกต้องคือการวัดข้อผิดพลาดที่คำนวณจากชุดการตรวจสอบในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม ใช้เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลกับข้อมูลที่ไม่ได้รับการฝึก ช่วยป้องกันการติดตั้งมากเกินไปและเป็นแนวทางในการเลือกไฮเปอร์พารามิเตอร์ เช่น อัตราการเรียนรู้ ขนาดแบทช์ หรือสถาปัตยกรรมเครือข่าย การสูญเสียการตรวจสอบจะให้ผลตอบรับอันมีค่าระหว่างการฝึกโมเดล ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานสามารถตัดสินใจโดยมีข้อมูลรอบด้านเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับแต่งโมเดล
สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือแม้ว่าการสูญเสียการตรวจสอบความถูกต้องจะเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญสำหรับการพัฒนาแบบจำลองและการปรับแต่งอย่างละเอียด แต่การวัดประสิทธิภาพของแบบจำลองขั้นสุดท้ายนั้นอยู่ที่การสูญเสียนอกตัวอย่าง การสูญเสียที่อยู่นอกตัวอย่างสะท้อนให้เห็นว่าโมเดลสามารถสรุปข้อมูลทั่วไปที่มองไม่เห็นได้ดีเพียงใด และเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญสำหรับการประเมินความสามารถในการนำไปใช้จริงและพลังในการคาดการณ์
การสูญเสียนอกตัวอย่างและการสูญเสียการตรวจสอบมีบทบาทที่แตกต่างแต่เสริมกันในการประเมินและการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก แม้ว่าการสูญเสียในการตรวจสอบจะเป็นแนวทางในการพัฒนาโมเดลและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ในระหว่างการฝึก การสูญเสียนอกตัวอย่างจะให้การประเมินขั้นสุดท้ายของความสามารถในการสรุปภาพรวมของโมเดลกับข้อมูลที่มองไม่เห็น ซึ่งทำหน้าที่เป็นเกณฑ์มาตรฐานขั้นสูงสุดสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch:
- หากต้องการจดจำภาพสีบนโครงข่ายประสาทเทียม เราจะต้องเพิ่มมิติอื่นจากการรับรู้ภาพระดับสีเทาหรือไม่
- ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานสามารถพิจารณาเลียนแบบเซลล์ประสาทในสมองด้วยการยิงได้หรือไม่?
- PyTorch สามารถนำมาเปรียบเทียบกับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- เราควรใช้บอร์ดเทนเซอร์เพื่อการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติของ PyTorch ที่รันโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมหรือ matplotlib ก็เพียงพอแล้วหรือไม่
- สามารถเปรียบเทียบ PyTorch กับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- ข้อเสนอนี้จริงหรือเท็จ "สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภท ผลลัพธ์ควรเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นระหว่างคลาส"
- การรันโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวใน PyTorch เป็นกระบวนการที่ง่ายมากหรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถนำมาเปรียบเทียบกับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัวได้หรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดสร้างขึ้นคืออะไร?
- หากอินพุตเป็นรายการของอาร์เรย์ numpy ที่จัดเก็บ heatmap ซึ่งเป็นเอาต์พุตของ ViTPose และรูปร่างของไฟล์ numpy แต่ละไฟล์คือ [1, 17, 64, 48] สอดคล้องกับจุดสำคัญ 17 จุดในร่างกาย สามารถใช้อัลกอริทึมใดได้บ้าง
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch