การ ถ่าย ภาพ มาก เกิน ไป ใน เครือ ข่าย ของ เนรัล: เทคโนโลยี และ การ คํานวณ

การ หา เหตุ ผล แบบ ผิด ๆ เกี่ยว ข้อง กับ การ ระบุ สัญญาณ และ การ ใช้ เทคนิค เพื่อ ปรับ ปรุง การ ทํา งาน ของ ตัว อย่าง ของ ข้อมูล ที่ ไม่ ได้ เห็น.

สัญญาณ ของ การ ทํา เกิน สิทธิ์

ตัว ชี้ แนะ ทั่ว ไป รวม ถึง ความ แม่นยํา สูง ใน การ ฝึก อบรม ที่ ควบ คู่ กับ ความ ถูก ต้อง แม่นยํา ที่ ถูก ต้อง แม่นยํา ยิ่ง ขึ้น.

เทคนิค การ ทํา ให้ การ ทํา เกิน ขนาด

หลาย วิธี สามารถ ช่วย ลด การ ทํา ให้ หงุดหงิด เกิน ไป ใน เครือ ข่าย ประสาท ได้:

• [FLT: 0] การแบ่งประเภท: เพิ่มโทษให้กับฟังก์ชันการสูญเสีย เพื่อยับยั้งแบบจําลองที่ซับซ้อน เช่น L1 หรือ L2 แบบปกติ (พ.ศ.
• [FLT: 0] tropout: สุ่มปิดเซลล์ประสาทระหว่างการฝึกเพื่อป้องกันการแตกตัวของกลุ่ม (Propedation)
• [FLT: 0] หยุดเล่น: หยุดการฝึกเมื่อประสิทธิภาพการดําเนินงานเริ่มลดลง
• [FLT: 0] Data Augmentation:[[FLT: 1) เพิ่มความหลากหลายของข้อมูลการฝึกผ่านการแปลง (FLT: 1)
• [FLT: 0]. สืบค้นแบบจําลองความซับซ้อน: ใช้สถาปัตยกรรมที่ง่ายกว่ากับตัวแปรที่น้อยกว่า.

การ คํานวณ และ การ คํานวณ

การตรวจวัดความแม่นยํา เช่น การสูญเสียและความแม่นยําของการคํานวณ ช่วยระบุการคํานวณที่มากเกินไป การคํานวณความแตกต่างระหว่างความแม่นยําของการฝึกอบรม และการประมวลผลสามารถวัดความแรงที่มากกว่า