トレーニングの一般的なピッタフォール構造ニューラルネットワークとテーマの対処方法

さまざまな共通点で、トレーニングのコンボレーションニューラルネットワーク(CNN)がチャレンジできます。これらの問題を理解し、そのソリューションはモデルのパフォーマンスとトレーニングの効率を向上させることができます。

オーバーフィット

CNNが、ノイズやアウターなど、トレーニングデータをよく学習したときに、過度の機能が起こり、新しいデータへの増大が悪くなり、高いトレーニング精度が向上します。

過度の苦難に対処するため、データ増強、ドロップアウト、早期停止などの技術が一般的に使用されています。これらの方法は、特定のトレーニング例にあまり大きく依存しないでモデルを一般化するのに役立ちます。

モデルは、データの根本的なパターンをキャプチャするのに十分なモデルが単純すぎるか、または訓練されていない場合、不足が起こります。この結果は、トレーニングと検証データセットの両方でパフォーマンスが低下します。

モデルの複雑性を高め、より多くのEPOCのための訓練、またはハイパーパラメータを調整することで、過度の利益を緩和するのに役立ちます。十分なデータ多様性を確保するも重要です。

学習率は、トレーニング中にモデルの体重がどれだけ更新されるかを制御します。学習率が高すぎて、モデルがダイバージを引き起こします。あまりにも低率はトレーニングを遅くしたり、スタックを取得したりすることができます。

学習率のスケジュールや、Adam のような適応最適化剤を使用して、トレーニングを通して最適な学習率を維持し、収束とモデルのパフォーマンスを改善することができます。

限られたデータは、CNNの汎用性を学習する能力を阻害することができます。不均衡なクラスは、モデルを大多数のクラスにバイアスし、少数のクラスで精度を低下させることができます。

ソリューションには、データ収集、データ集計、クラス重み処理やバランスクラスへのオーバーサンプリングなどの技術を利用しています。