การ เข้าใจ ความ ผิด พลาด ที่ เกิด จาก เครือ ข่าย ประสาท เป็น สิ่ง จําเป็น เพื่อ จะ ปรับ ปรุง ประสิทธิภาพ ของ มัน.

อัตราการวิเคราะห์ข้อผิดพลาด

การ วิเคราะห์ ผิด พลาด ทํา ให้ มี ความ หยั่ง เห็น เข้าใจ ว่า เครือ ข่าย ประสาท กําลัง ต่อ สู้ อยู่ ใน จุด ไหน.

การ วิเคราะห์ ความ ผิด พลาด ของ คน ทั่ว ไป ใน เครือ ข่าย เครือ ข่าย Neoral

ปัญหา ทั่ว ไป หลาย อย่าง อาจ ขัด ขวาง การ วิเคราะห์ ข้อ ผิด พลาด ที่ เกิด ผล ได้:

  • [FLT: 0] Data Im continuation: เมื่อมีคลาสเรียนบางชั้นที่แสดงอยู่ ความผิดพลาดอาจเน้นไปที่คลาสเหล่านี้
  • [FLT: 0]. overfitting: รุ่นนี้ทําหน้าที่ได้ดีในการฝึกข้อมูล แต่ข้อมูลที่มองไม่เห็น ทําให้เข้าใจผิดได้
  • [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ: การระบุตําแหน่งผิดในข้อมูล สามารถทําให้โมเดลเรียนรู้การคบหาที่ผิด.
  • [FLT: 0] ไม่เพียงพอในการจัดหมวดหมู่ ไม่แยกข้อผิดพลาดเป็นประเภท สามารถปิดบังประเด็นต่าง ๆ ที่แฝงอยู่

การ วาง แผน ล่วง หน้า ถึง ความ ผิด พลาด ทั่ว ไป

การที่อยู่ผิดพลาดเกี่ยวกับวิธีหลาย ๆ วิธี:

  • [FLT: 0] Data Augmentation: เพิ่มความหลากหลายของข้อมูล เพื่อลดการกินมากเกินไปและปรับปรุงทั่วไป
  • [FLT: 0] ชุดข้อมูล: มั่นใจทุกคลาสมีคุณภาพพอที่จะป้องกันอคติ
  • [FLT: 0] การทําความสะอาด: ลบหรือแก้ไขข้อมูลที่ถูกป้ายสีผิด.
  • [FLT: 0] การจัดหมวดหมู่: จัดลําดับข้อผิดพลาด เพื่อระบุประเด็นเฉพาะและแก้ไข