วิธี คํานวณ และ ลด การ ทํา เกิน ขนาด ใน เครือ ข่าย ของ ท้อง ถิ่น
การ ทํา เกิน สิทธิ์ เกิด ขึ้น เมื่อ เครือ ข่าย ประสาท ลึก เรียน รู้ ข้อมูล ที่ ได้ รับ การ ฝึก อบรม มาก เกิน ไป รวม ทั้ง เสียง รบกวน และ เสียง ที่ ไม่ ดี ซึ่ง ช่วย ลด ประสิทธิภาพ ของ มัน ใน การ ทํา ข้อมูล ใหม่ ๆ.
การคํานวณการโอเวอร์ไลน์
การ ตรวจ สอบ แบบ จําลอง เหล่า นี้ ช่วย ระบุ ว่า แบบ จําลอง เริ่ม จด จํา ข้อมูล การ ฝึก อบรม เมื่อ ไร แทน ที่ จะ เป็น แบบ เรียบ ง่าย.
วิธีอีกวิธีหนึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้การข้ามระบบ โดยชุดข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นสับเซตหลาย ๆ แบบ
เทคนิค การ ลด การ ทํา งาน เกิน ขนาด
กลยุทธ์หลายอย่างสามารถช่วยลดการตีค่าเกินขนาด ในเครือข่ายประสาทที่ลึกลง
- [FLT: 0] ดั ดั ดั สุ่มปิดเซลล์ประสาท ระหว่างการฝึกเพื่อป้องกันการพึ่งพาเส้นทางเฉพาะ
- [FLT: 0] หยุดเล่น: หยุดการฝึกเมื่อประสิทธิภาพการดําเนินงานเริ่มลดลง
- [FLT: 0] การแบ่งประเภท: เพิ่มการลดโทษให้กับฟังก์ชันการสูญเสีย เพื่อยับยั้งแบบจําลองที่ซับซ้อน
- [FLT: 0] Data Augmentation: ขยายข้อมูลการฝึกอบรมโดยปรับใช้การแปลงข้อมูลที่มีอยู่
- [FLT: 0]. สืบค้นแบบจําลองความซับซ้อน: ใช้สถาปัตยกรรมที่ง่ายกว่าป้องกันการประกอบเกินขนาด.
รูปแบบการวน
การ จัด การ อย่าง เหมาะ สม ใน เรื่อง การ ทํา ให้ การ ทํา เกิน ความ สามารถ นั้น มาก เกิน ไป ทํา ให้ การ ทํา งาน ของ เครือ ข่าย ประสาท ลึก ซึ้ง ใน ข้อมูล ที่ ไม่ ได้ เห็น นั้น ดี ขึ้น.