ความ เข้าใจ ที่ มาก เกิน ไป และ การ ไม่ เข้า ถึง:

การ ทํา งาน มาก เกิน ไป และ การ ทํา งาน ไม่ เต็ม ที่ เป็น ปัญหา ทั่ว ไป ใน การ พัฒนา แบบ จําลอง การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร บทความ นี้ จะ ช่วย ให้ เรา รู้ ว่า มี อะไร บ้าง ที่ ต้อง ทํา ให้ เรา มี ความ สามารถ และ มี ความ ไว้ วางใจ ใน ตัว อย่าง ของ วิศวกร ใน บทความ นี้ จะ ช่วย เรา ให้ ดู แล งาน ที่ ต้อง ทํา มาก เกิน ไป และ ทํา ให้ งาน ของ เรา มี ความ สําคัญ มาก ขึ้น

การ เข้าใจ มาก เกิน ไป

การวาดให้เกินขนาดเกิดขึ้นเมื่อแบบจําลองเรียนรู้ข้อมูลการฝึกได้เป็นอย่างดี รวมถึงเสียงรบกวนและเสียงที่ผิดปกติด้วย นี่ส่งผลให้ข้อมูลการฝึกอบรมมีความแม่นยําสูง แต่การทํางานไม่ได้ในข้อมูลที่มองไม่เห็น การวาดเกินความสามารถของแบบจําลองในการขยายข้อมูล

สัญญาณทั่วไปของการทําเกินขนาด มีช่องว่างขนาดใหญ่ระหว่างการฝึกและความถูกต้อง และแบบจําลองที่ซับซ้อนเกินไป

มาตรการ ป้องกัน การ ทํา เกิน สิทธิ์

• [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ: ใช้เทคนิคเช่น k-dward cross-validation เพื่อประเมินประสิทธิภาพของข้อมูลต่าง ๆ
• [FLT: 0] การแบ่งประเภท: ประยุกต์ L1 หรือ L2 ทั่วไป เพื่อลงโทษนางแบบที่ซับซ้อนเกินไป
• [FLT: 0] ดําเนินการ: จําลองแบบแบบอย่างที่ง่าย โดยการเอาตัวแปรหรือกิ่งที่ไม่จําเป็นออกไป
• [FLT: 0] หยุดอย่างเงียบ ๆ: หยุดการฝึกเมื่อประสิทธิภาพการตรวจสอบหยุดพัฒนา
• [FLT: 0] การต่อเติม : เพิ่มความหลากหลายของข้อมูลเพื่อปรับปรุงทั่วไป (FLT:1).

การ เข้าใจ ลึก ซึ้ง

การ ทํา อย่าง นี้ จะ ช่วย ให้ คุณ รู้ ว่า คุณ ได้ รับ การ ฝึก อบรม อย่าง ไร และ คุณ จะ ทํา อย่าง ไร เพื่อ จะ ได้ ข้อมูล ที่ ถูก ต้อง?

การ วาง แผน เพื่อ จะ อยู่ ใต้ อํานาจ

• [FLT: 0] ความซับซ้อนของโมเดล: ใช้อัลกอริทึมขั้นสูงหรือเพิ่มเติมคุณสมบัติ
• [FLT: 0] Reducs regress formitation: พารามิเตอร์การทําตัวปกติต่ํากว่า เพื่อให้ความยืดหยุ่นเพิ่มขึ้น
• [FLT: 0] การฝึกแบบเอ็กซ์เทคเมนต์ : รถไฟสําหรับยุคสมัยหรือการสอนที่มากขึ้น
• [FLT: 0] วิศวกรรมการประกอบ: สร้างคุณสมบัติใหม่ที่ดีขึ้นในการแสดงข้อมูล (พ.ศ.