آموزش شبکه های عصبی هم تکامل یافته (CNNs) می تواند به دلیل مشکلات مختلف رایج، چالش برانگیز باشد. درک این مسائل و راه حل های آنها می تواند عملکرد مدل و کارایی آموزش را بهبود بخشد.

Over

Overfit زمانی اتفاق می افتد که یک CNN اطلاعات آموزشی را به خوبی یاد می گیرد، از جمله سر و صدا و غیرکلامی، که منجر به تعمیم ضعیف به داده های جدید می شود، این اغلب منجر به دقت آموزش بالا اما دقت اعتبار پایین می شود.

برای رفع بیش از حد، تکنیک هایی مانند تقویت داده، کاهش و توقف اولیه معمولا استفاده می شود.این روش ها به مدل کمک می کنند تا با جلوگیری از تکیه بر نمونه های آموزشی خاص، بهتر شود.

قابلیت های زیر

کمبود زمانی اتفاق می افتد که مدل بسیار ساده است یا به اندازه کافی آموزش ندیده باشد تا الگوهای اساسی در داده ها را ثبت کند.این منجر به عملکرد ضعیف در هر دو مجموعه آموزش و اعتبار می شود.

افزایش پیچیدگی مدل، آموزش برای دوره های بیشتر یا تنظیم هیپرپارمتر می تواند به کاهش قابلیت ها کمک کند.

آموزش مسائل

میزان یادگیری کنترل می کند که وزن مدل در طول آموزش به روز می شود. نرخ یادگیری که بسیار بالا است می تواند باعث جدا شدن مدل شود، در حالی که یک نرخ بسیار پایین می تواند آموزش را کند یا باعث گیر افتادن آن شود.

استفاده از برنامه های یادگیری نرخ یا بهینه سازی های سازگار مانند آدام می تواند به حفظ یک سرعت یادگیری بهینه در طول آموزش، بهبود همگرایی و عملکرد مدل کمک کند.

در داده های ناقص یا کلاس های تعادلی

داده های محدود می توانند مانع توانایی سی ان برای یادگیری ویژگی های قابل توجه عمومی شوند. طبقات متعادل می توانند مدل را به سمت کلاس های اکثریت، کاهش دقت در کلاس های اقلیت، پیش بینی کنند.

راه حل ها شامل جمع آوری داده های بیشتر، استفاده از تقویت داده ها و استفاده از تکنیک هایی مانند وزن کلاس یا اضافه کردن برای تعادل کلاس ها هستند.