การ ทํา งาน เกิน ขนาด เกิด ขึ้น เมื่อ แบบ รุ่น NLP เรียน รู้ ข้อมูล การ ฝึก อบรม ได้ ดี เกิน ไป รวม ทั้ง เสียง รบกวน และ เสียง ที่ ไม่ ได้ ยิน ซึ่ง ช่วย ลด ความ สามารถ ของ มัน ที่ จะ ทํา ให้ ข้อมูล ใหม่ ๆ ดู มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น การ ทํา ให้ เทคนิค การ ทํา แบบ ปกติ เป็น ปกติ จะ ช่วย ป้องกัน การ ทํา งาน มาก เกิน ไป และ ปรับ ปรุง การ ทํา งาน แบบ จําลอง ใน ข้อมูล ที่ ไม่ ได้ เห็น ได้

การ เข้าใจ มาก เกิน ไป ใน เอ็น แอล พี

ใน การ ประมวล ผล จาก ภาษา ธรรมชาติ การ ทํา เกิน ขนาด อาจ นํา ไป สู่ แบบ จําลอง ซึ่ง ทํา ได้ โดย เฉพาะ ใน การ ฝึก ข้อมูล แต่ ไม่ ดี ใน ข้อมูล ทดสอบ.

การทําเทคนิคให้เป็นปกติสําหรับ NLP

วิธี การ ฝึก แบบ ปกติ เพิ่ม ข้อ จํากัด เข้า กับ กระบวนการ ฝึก แบบ จําลอง ลด ความ เสี่ยง ที่ จะ ทํา ให้ มี การ ทํา เกิน ขนาด.

  • [FLT: 0] tropout: สุ่มปิดการใช้งานเซลล์ประสาทระหว่างการฝึกเพื่อป้องกันการแตกตัวของกลุ่ม (Project)
  • [FLT: 0] WEight December: เพิ่มโทษสําหรับน้ําหนักที่หนักในฟังก์ชันการสูญเสีย
  • [FLT: 0] หยุดการสอนอย่างเหมาะสม : หยุดการฝึกเมื่อประสิทธิภาพการตรวจสอบหยุดปรับปรุง
  • [FLT: 0] Data Augmentation: ขยายการใช้งานข้อมูลด้วยตัวอย่างดัดแปลงหรือสังเคราะห์ (FLT:1).

ข้อ แนะ ที่ ใช้ ได้ จริง เพื่อ หลีก เลี่ยง การ ทํา เกิน สิทธิ์

นอกจากการจัดอันดับแล้ว กลยุทธ์อื่น ๆ ก็สามารถช่วยป้องกันการประกอบเกินขนาดในระบบ NLP ได้

  • ใช้การข้ามผ่าน เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
  • จํากัดความซับซ้อนของแบบจําลอง โดยการเลือกสถาปัตยกรรมที่เหมาะสม
  • เก็บข้อมูลฝึกที่หลากหลายและเพียงพอ
  • การฝึกและตรวจวัดอาการเป็นประจํา