Table of Contents
پیاده سازی شبکه های عصبی می تواند پیچیده باشد و توسعه دهندگان اغلب با مشکلات رایج مواجه می شوند که بر عملکرد مدل و کارایی آموزش تأثیر می گذارد.
Overfit و Underfit
Overfit زمانی اتفاق می افتد که یک شبکه عصبی اطلاعات آموزشی را به خوبی یاد می گیرد، از جمله سر و صدا، که توانایی آن را برای تعمیم به داده های جدید کاهش می دهد، زمانی که مدل بسیار ساده برای گرفتن الگوهای اساسی تعادل پیچیدگی مدل و داده های آموزش ضروری است.
- از تکنیک های منظم مانند ترک یا مرتب سازی L2 استفاده کنید.
- توقف زود هنگام در طول تمرین
- اطمینان از داده های آموزشی کافی و متنوع
- تنظیم مدل پیچیدگی به درستی
پردازش داده های پیش پردازش
پیش پردازش داده ها برای عملکرد شبکه عصبی بسیار مهم است. داده های آلوده کننده یا غیر مقیاس یافته می توانند منجر به همگرایی آهسته یا دقت ضعیف شوند.
انتخاب معماری اشتباه
انتخاب یک معماری شبکه عصبی نامناسب می تواند مانع یادگیری شود، به عنوان مثال، استفاده از یک شبکه خوراک ساده برای داده های توالی ممکن است موثر نباشد.
آموزش مقدماتی
آموزش بی ثباتی می تواند باعث منفجر شدن یا از بین رفتن گرادیان شود که منجر به تکنیک های همگرایی ضعیف مانند شیب، اولیه سازی مناسب و استفاده از توابع فعال مناسب به تثبیت آموزش کمک می کند.