교육 컴퓨터 비전 모델은 성능에 영향을 줄 수있는 여러 가지 도전을 포함합니다. 모델이 교육 데이터를 너무 잘 배우고 새로운 데이터에 거의 수행 할 수있는 일반적인 문제 중 하나는 과잉입니다. 인식하고 과감한 방지는 강력한 모델을 개발하는 데 필수적입니다.

훈련 중 일반적인 실수

많은 실무자는 과잉 또는 효율적인 훈련으로 이어지는 실수를 만듭니다. 이에는 작은 데이터셋, 중첩 데이터 낙하, 검증 성능을 모니터링하지 않는 복잡한 모델을 사용하여 포함합니다. 이 오류는 일반 패턴을 배우기보다는 교육 데이터를 메우는 모델이 발생할 수 있습니다.

과잉을 방지하는 전략

적절한 기술을 구현하면 크게 과감하게 줄일 수 있습니다. 드롭 아웃 및 체중 감소와 같은 정기화 방법은 너무 복잡하게되는 모델을 방지합니다. 유효 성능이 향상 될 때 조기 중단 할 수 있습니다. 훈련 데이터에 과감하게 피.

교육을위한 모범 사례

  • 데이터 활용] 데이터 세트의 다양성을 증가시키기 위해 데이터 활용.
  • Monitor validation loss 훈련 중 정기적으로.
  • Apply 정기화 기법 dropout과 weight decay와 같은.
  • 적절한 모델 복잡성 dataset size에 따라