การเข้าใจความซับซ้อนของแบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องนั้น จําเป็นอย่างยิ่งในการออกแบบอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ โครงสร้างของแวปนิก-เฮอร์โวนีส (VC) เป็นแนวคิดพื้นฐานที่ใช้วัดความจุของรุ่น มันช่วยในการประเมินว่าแบบจําลองสามารถสรุปข้อมูลที่มองไม่เห็นได้อย่างดี และนําทางให้โมเดลมีความซับซ้อนที่เหมาะสม
สัดส่วน ของ วี ดิ ทัศน์ คือ อะไร?
มิติของ VC จะจําแนกความสามารถของแบบจําลองในการจําแนกข้อมูลในรูปแบบต่าง ๆ ได้ทุกรูปแบบ โดยนิยามเป็นขนาดของจุดที่ใหญ่ที่สุดที่แบบจําลองสามารถแตกได้ หมายความว่ามันสามารถจําแนกการระบุตําแหน่งต่าง ๆ ของจุดเหล่านั้นได้อย่างถูกต้อง มิติของ VC ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น แสดงให้เห็นว่ามีแบบจําลองที่สามารถเข้ากันได้กับรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้น
คํานวณมิติของนามบัตร
การคํานวณมิติของ VC นั้นขึ้นอยู่กับชนิดของโมเดล ตัวอย่างเช่น ตัวแบ่งประเภทแบบเชิงเส้นในสเปซ d มิติมีมิติของ d+ 1. สําหรับโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น เครือข่ายประสาท มิติของ VC สามารถประมาณได้ตามจํานวนพารามิเตอร์และชั้น โดยการคํานวณแบบมีพื้นฐานมักจะเกี่ยวข้องกับวิธีการคิดเชิงทฤษฎีและเชิงประจักษ์
การจําลองวิศวกรรม
การเข้าใจมิติของ VC ช่วยให้วิศวกรในการเลือกโมเดลที่มีอคติและความแปรผัน แบบที่มีมิติของ VC สูงเกินไป อาจทําให้เกิดข้อมูลการประมวลผลที่ต่ําเกินไป โมเดลที่มีมิติ VC ต่ําเกินไป อาจจะขาดรูปแบบข้อมูลไป การประเมินและควบคุมสัดส่วนที่เหมาะสมนั้นจะช่วยให้ประสิทธิภาพของโมเดลมีประสิทธิภาพได้ดีขึ้น
โปรแกรมต่าง ๆ ที่ใช้ได้
- การเลือกรุ่นตามความจุ
- เทคนิค การ ทํา ให้ เป็น ปกติ เพื่อ ควบคุม ความ ซับ ซ้อน
- ออกแบบสถาปัตยกรรมเครือข่ายเครือข่ายของระบบประสาท
- การ หา ทาง แก้ ปัญหา