Mô hình tổng quát là một khía cạnh quan trọng của việc học sâu, xác định làm thế nào tốt một mô hình thực hiện trên dữ liệu vô hình. đo lường đúng và cải thiện kỹ thuật có thể tăng cường độ mạnh và chính xác của máy học mô hình.

Sự tổng hợp mô hình

Để đánh giá một mô hình có thể nói chung như thế nào, cần phải đánh giá hiệu suất của nó trên dữ liệu không được sử dụng trong quá trình đào tạo.

Các chuyên gia như độ chính xác, chính xác, nhớ lại và F1 được dùng để định lượng hiệu suất.

Kỹ thuật hóa để cải tiến sự tổng hợp

Một số chiến lược có thể tăng cường khả năng tổng quát của mô hình. phương pháp thường xuyên hóa như L2 thường xuyên hóa và bỏ học, ngăn chặn quá trình sử dụng các hạn chế cho quá trình học tập.

Dữ liệu tăng cường sự đa dạng của dữ liệu đào tạo, giúp mô hình học được nhiều tính năng mạnh mẽ hơn. ngừng luyện tập khi hiệu suất trên dữ liệu hợp lệ bắt đầu giảm, tránh quá trình phù hợp.

Thực hành tốt nhất

Điều quan trọng là giữ sự phân biệt rõ ràng giữa việc đào tạo, hợp lệ và việc kiểm tra dữ liệu. Việc thường xuyên kiểm tra hiệu suất hiệu suất hợp lệ trong quá trình đào tạo có thể hướng dẫn sự điều chỉnh siêu chiều rộng. Việc sử dụng phương pháp tổng quát cũng có thể cải thiện sự tổng quát hóa bằng cách kết hợp nhiều mô hình.

  • Dùng sự va chạm chéo cho các ước tính đáng tin cậy
  • Áp dụng các kỹ thuật thông thường
  • Tăng cường dữ liệu
  • Làm việc sớm dừng lại
  • Kiểm tra thường xuyên với dữ liệu không nhìn thấy