หากต้องการทราบว่าโมเดลมีการติดตั้งมากเกินไปหรือไม่ เราต้องเข้าใจแนวคิดของการปรับเปลี่ยนมากเกินไปและผลกระทบของโมเดลในการเรียนรู้ของเครื่อง การติดตั้งมากเกินไปเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองทำงานได้ดีเป็นพิเศษกับข้อมูลการฝึก แต่ไม่สามารถสรุปเป็นข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ ปรากฏการณ์นี้เป็นอันตรายต่อความสามารถในการคาดการณ์ของโมเดล และอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดีในสถานการณ์จริง ในบริบทของโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและตัวประมาณค่าภายใน Google Cloud Machine Learning มีตัวบ่งชี้หลายอย่างที่สามารถช่วยระบุการติดตั้งมากเกินไปได้
สัญญาณทั่วไปประการหนึ่งของการปรับมากเกินไปคือความแตกต่างที่สำคัญระหว่างประสิทธิภาพของแบบจำลองในข้อมูลการฝึกและประสิทธิภาพของแบบจำลองในข้อมูลการตรวจสอบหรือการทดสอบ เมื่อโมเดลถูกติดตั้งมากเกินไป โมเดลจะ "จดจำ" ตัวอย่างการฝึก แทนที่จะเรียนรู้รูปแบบพื้นฐาน ส่งผลให้ชุดการฝึกอาจมีความแม่นยำสูง แต่ไม่สามารถคาดการณ์ข้อมูลใหม่ได้อย่างแม่นยำ ด้วยการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองในการตรวจสอบความถูกต้องหรือชุดการทดสอบที่แยกจากกัน เราสามารถประเมินได้ว่ามีการติดตั้งมากเกินไปหรือไม่
ข้อบ่งชี้อีกประการหนึ่งของการปรับมากเกินไปคือความแตกต่างอย่างมากระหว่างอัตราการฝึกของโมเดลและข้อผิดพลาดในการตรวจสอบ ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม โมเดลจะพยายามลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุดโดยการปรับพารามิเตอร์ อย่างไรก็ตาม หากโมเดลซับซ้อนเกินไปหรือฝึกนานเกินไป ก็อาจเริ่มปรับสัญญาณรบกวนในข้อมูลการฝึกแทนที่จะเป็นรูปแบบพื้นฐาน ซึ่งอาจนำไปสู่อัตราข้อผิดพลาดในการฝึกต่ำแต่มีอัตราข้อผิดพลาดในการตรวจสอบที่สูงขึ้นอย่างมาก การติดตามแนวโน้มของอัตราข้อผิดพลาดเหล่านี้สามารถช่วยระบุการติดตั้งที่มากเกินไปได้
นอกจากนี้ การสังเกตพฤติกรรมของฟังก์ชันการสูญเสียของแบบจำลองสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการติดตั้งมากเกินไปได้ ฟังก์ชันการสูญเสียจะวัดความคลาดเคลื่อนระหว่างผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้ของแบบจำลองและเป้าหมายจริง ในโมเดลที่มีการติดตั้งมากเกินไป ฟังก์ชันการสูญเสียข้อมูลการฝึกอาจลดลงต่อไป ในขณะที่การสูญเสียข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องเริ่มเพิ่มขึ้น สิ่งนี้บ่งชี้ว่าแบบจำลองมีความเชี่ยวชาญมากขึ้นในตัวอย่างการฝึกอบรมและสูญเสียความสามารถในการสรุป
นอกจากนี้ยังสามารถใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานเพื่อป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไป การทำให้เป็นมาตรฐานจะมีบทลงโทษสำหรับฟังก์ชันการสูญเสีย ซึ่งจะทำให้โมเดลไม่ซับซ้อนเกินไป เทคนิคต่างๆ เช่น การทำให้เป็นมาตรฐานของ L1 หรือ L2 การออกกลางคัน หรือการหยุดก่อนกำหนดสามารถช่วยลดการติดตั้งมากเกินไปโดยการเพิ่มข้อจำกัดให้กับกระบวนการเรียนรู้ของโมเดล
สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าการติดตั้งมากเกินไปอาจได้รับอิทธิพลจากปัจจัยต่างๆ รวมถึงขนาดและคุณภาพของข้อมูลการฝึก ความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมแบบจำลอง และไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เลือก ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องประเมินปัจจัยเหล่านี้อย่างรอบคอบในขณะที่ฝึกอบรมและประเมินแบบจำลองเพื่อหลีกเลี่ยงการสวมใส่มากเกินไป
การรับรู้การโอเวอร์ฟิตในโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกและตัวประมาณค่าเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของการตรวจสอบหรือข้อมูลการทดสอบ การตรวจสอบความแตกต่างระหว่างอัตราข้อผิดพลาดในการฝึกฝนและการตรวจสอบความถูกต้อง การสังเกตพฤติกรรมของฟังก์ชันการสูญเสีย และใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน ด้วยการทำความเข้าใจตัวชี้วัดเหล่านี้และดำเนินมาตรการที่เหมาะสม เราสามารถลดผลกระทบที่เป็นอันตรายของการติดตั้งมากเกินไป และสร้างแบบจำลองที่แข็งแกร่งและสามารถสรุปได้ทั่วไปมากขึ้น
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า:
- การเรียนรู้เชิงลึกสามารถตีความได้ว่าเป็นการกำหนดและฝึกอบรมโมเดลตามโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) หรือไม่
- เฟรมเวิร์ก TensorFlow ของ Google ช่วยเพิ่มระดับนามธรรมในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น แทนที่การเข้ารหัสด้วยการกำหนดค่า) หรือไม่
- ถูกต้องหรือไม่ที่หากชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่ต้องการการประเมินน้อยลง ซึ่งหมายความว่าเศษส่วนของชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการประเมินสามารถลดลงได้เมื่อขนาดของชุดข้อมูลเพิ่มขึ้น
- เราสามารถควบคุม (โดยการเพิ่มและลบ) จำนวนเลเยอร์และจำนวนโหนดในแต่ละเลเยอร์ได้อย่างง่ายดาย (โดยการเพิ่มและลบ) โดยการเปลี่ยนอาร์เรย์ที่ให้มาเป็นอาร์กิวเมนต์ที่ซ่อนอยู่ของ Deep Neural Network (DNN) หรือไม่
- โครงข่ายประสาทเทียมและโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกคืออะไร?
- เหตุใดโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกจึงเรียกว่าลึก
- ข้อดีและข้อเสียของการเพิ่มโหนดเพิ่มเติมใน DNN คืออะไร
- ปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปคืออะไร
- อะไรคือข้อเสียบางประการของการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกเมื่อเทียบกับแบบจำลองเชิงเส้น
- พารามิเตอร์เพิ่มเติมใดที่สามารถปรับแต่งได้ในตัวแยกประเภท DNN และพารามิเตอร์เหล่านี้มีส่วนช่วยในการปรับแต่งเครือข่ายประสาทเชิงลึกอย่างละเอียดได้อย่างไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน Deep Neural Networks และตัวประมาณค่า