Table of Contents
آموزش مدل های بینایی کامپیوتر شامل چندین چالش است که می تواند بر عملکرد آنها تأثیر بگذارد.یک مسئله مشترک بیش از حد مناسب است، جایی که مدل اطلاعات آموزش را به خوبی یاد می گیرد و در داده های جدید ضعیف عمل می کند. شناخت و جلوگیری از بیش از حد برای توسعه مدل های قوی ضروری است.
اشتباهات رایج در طول آموزش
بسیاری از تمرین کنندگان اشتباهاتی را مرتکب می شوند که منجر به تمرین بیش از حد یا ناکارآمد می شود، این موارد شامل استفاده از مدل های بسیار پیچیده برای مجموعه داده های کوچک، نادیده گرفتن تقویت داده ها و نظارت بر عملکرد اعتبار می شود.این خطاها می توانند باعث شوند تا مدل داده های آموزشی را به جای یادگیری الگوهای عمومی حفظ کند.
استراتژی ها برای جلوگیری از Overfit
پیاده سازی تکنیک های مناسب می تواند به طور قابل توجهی روش های بیش از حد منظم مانند کاهش و کاهش وزن را کاهش دهد و به جلوگیری از تبدیل شدن به مدل بسیار پیچیده کمک کند.در ابتدا متوقف کردن آموزش در هنگام بهبود عملکرد اعتبار، جلوگیری از بیش از حد در داده های آموزش.
بهترین تمرین ها برای آموزش
- استفاده از تقویت داده ها [FLT 1] برای افزایش تنوع داده ها.
- [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۳] [۱]] به طور منظم در طول آموزش.
- [[۱] [۱۰] تکنیک های منظم سازی را به طور منظم استفاده کنید [۱۰] [۱۰] مانند افت و کاهش وزن.
- [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] پیچیدگی مدل مناسب [[۱۰] [۱۰] [۱] بر اساس اندازه داده ها [۱۰]