Table of Contents
تکنیک های منظم سازی شبکه عصبی به بهبود عملکرد مدل با جلوگیری از بیش از حد و کمتر از حد تعادل و و تفاوت برای ایجاد مدل های موثر ضروری است.این مقاله راهنمایی های عملی برای مدیریت این تعادل از طریق روش های منظم سازی فراهم می کند.
درک Bias و Variance
Bias اشاره به خطاهای معرفی شده توسط تقریباً تحریک یک مشکل واقعی با یک مدل ساده است. Variance نشان می دهد که پیش بینی های مدل با داده های مختلف آموزش نوسان می کند. تعصب بالا می تواند باعث کمبود شود، در حالی که تفاوت های بالا می تواند منجر به بیش از حد شود.
تکنیک های منظم سازی
چندین روش منظم سازی به کنترل سوگیری و اختلاف نظر کمک می کند:
- Dropout: به طور تصادفی نورون ها را در طول آموزش برای کاهش وابستگی به مسیرهای خاص غیرفعال می کند.
- L1 و L2 منظم سازی: شرایط مجازات را به تابع از دست دادن برای دلسرد کردن مدل های پیچیده اضافه می کند.
- [در این باره]: [[۱]] [۱۰] [۱] [۱]] [۱]] آموزش را متوقف می کند، در حالی که عملکرد اعتبار سنجی متوقف می شود.
- اطلاع رسانی: داده های آموزشی را برای بهبود تعمیم مدل گسترش می دهد.
نکات عملی برای تعادل Bias و تنوع
تنظیم پارامترهای منظم سازی بر اساس عملکرد مدل.استفاده از داده های اعتباری برای نظارت بر بیش از حد یا کمتر مناسب شروع با منظم سازی متوسط و تنظیم به تدریج برای پیدا کردن تعادل مطلوب.
ثبت نام متقابل شرکت برای ارزیابی ثبات مدل به طور منظم ارزیابی آموزش و خطاهای اعتباری برای شناسایی اینکه آیا مدل کم و یا بیش از حد است، سپس تنظیم منظم سازی بر اساس آن.