การ เจาะ ลึก เกิน ไป ใน แบบ จําลอง: การ คํานวณ และ มาตรการ ป้องกัน

การ รู้ จัก ประมาณ ตน และ การ ป้องกัน การ ทํา เกิน สิทธิ์ เป็น สิ่ง จําเป็น เพื่อ สร้าง แบบ จําลอง ที่ มี ประสิทธิภาพ

การ เข้าใจ มาก เกิน ไป

การ ทํา เกิน สิทธิ์ เกิด ขึ้น เมื่อ ตัว แบบ จับ ราย ละเอียด การ ฝึก อบรม มาก เกิน ไป ทํา ให้ มี ความ แม่นยํา สูง ใน การ ฝึก ข้อมูล แต่ การ ทํา งาน ไม่ ดี ใน ข้อมูล ที่ มอง ไม่ เห็น.

การคํานวณเพื่อตรวจสอบการเติมเกิน

การ ตรวจ สอบ ความ แตก ต่าง ระหว่าง การ ฝึก อบรม กับ การ ทํา ให้ ได้ รับ ความ ถูก ต้อง แม่นยํา หรือ การ สูญ เสีย ช่วย ตรวจ สอบ การ ทํา ให้ ยืดหยุ่น เกิน ไป.

• [FLT: 0] กําลังฝึกอบรม ลอสส์: ความผิดพลาดในการฝึกชุด.
• [FLT: 0] Validation Lost ความผิดพลาดในชุดการตรวจสอบ (Scordes).
• [FLT: 0] Difference ช่องระหว่างการฝึกและการวัดความถูกต้อง (พ.ศ.

มาตรการ ป้องกัน

มาตรการ ทั่ว ไป รวม ถึง:

• [FLT: 0] การแบ่งประเภท: เทคโนโลยีแบบ L1 และ L2 เพิ่มโทษฐานเพิ่มน้ําหนักโมเดล (L1).
• [FLT: 0] Dropout: สุ่มปิดการใช้งานเซลล์ประสาทระหว่างการฝึกเพื่อป้องกันการแตกตัวของกลุ่ม (Project)
• [FLT: 0] หยุดการ [FLT: 1]: หยุดการฝึกเมื่อประสิทธิภาพการตรวจสอบหยุดพัฒนา
• [FLT: 0] Data Augments : ขยายข้อมูลการสอนด้วยการแปลง (FLT:1).
• [FLT: 0] การจําลองแบบย่อ : การลดความซับซ้อนของแบบจําลอง โดยระดับชั้นหรือตัวแปรที่ลดลง