기계 학습 모델 개발에서 일반적인 도전입니다. 인식 및 주소링이 효과적인 신뢰할 수있는 모델 만들기에 필수적입니다. 이 문서는 엔지니어가 프로젝트를 감독하고 수행하기 위해 실질적인 솔루션을 제공합니다.

높은 품질

모델이 소음과 아웃리에 포함 된 교육 데이터를 잘 배울 때 발생했습니다. 이 결과는 교육 데이터에 고정 된 성능이지만 불면증 데이터에 대한 가난한 성능에 있습니다. 과잉은 모델의 일반화 능력을 감소시킵니다.

과잉의 일반적인 징후는 교육 및 검증 정확도와 과도한 복잡한 모델 사이의 큰 차이를 포함합니다.

과잉을 방지하는 전략

  • Cross-validation:] 다른 데이터 하위셋에 모델 성능 평가를 위해 k-fold cross-validation과 같은 기술을 사용합니다.
  • Regularization: L1 또는 L2 정규화를 적용하여 복잡한 모델을 곱합니다.
  • Pruning: 불필요한 매개 변수 또는 분지 제거하여 모델을 단순화합니다.
  • Early stopping: Halt training when validation performance stop improve.
  • Data augmentation: 일반화 개선을 위한 교육 데이터 다양성 증가.

자주 묻는 질문

모델이 데이터의 밑 부분적으로 캡처하기가 너무 간단합니다. 그것은 두 훈련 및 검증 데이터 세트에 대한 가난한 성능에서 결과. 밑그림은 모델이 충분히 학습하지 않습니다.

주소에 대한 전략

  • Increase model complexity: 더 고급 알고리즘을 사용하거나 기능을 추가합니다.
  • Reduce 정기화: 더 낮은 정기화 매개 변수는 더 많은 유연성을 허용.
  • 교육:더 많은 epochs 또는 iterations를 위한 기차.
  • 특징 엔지니어링:데이터를 더 잘 표현한 새로운 기능을 만듭니다.