چگونه می دانید مدل شما بیش از حد مناسب است؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

بیش از حد مشکوک است زمانی که مدل دقت با توجه به داده های مورد استفاده در آموزش بالا است مدل اما با داده های جدید به طور قابل توجهی کاهش می یابد. به طور موثر مدل می داند داده های آموزشی خوب است اما تعمیم نمی دهد. این باعث می شود مدل برای اهدافی مانند پیش بینی بی فایده است.

همچنین بدانید اگر مدل Overfitting است چه باید کرد؟

رسیدگی بیش از حد

1. با حذف لایه ها یا کاهش تعداد عناصر در لایه های پنهان، ظرفیت شبکه را کاهش دهید.
2. تنظیم منظم را اعمال کنید، که منجر به اضافه کردن هزینه به عملکرد کاهش وزن برای وزن های بزرگ می شود.
3. از لایه‌های Dropout استفاده کنید، که به‌طور تصادفی ویژگی‌های خاصی را با صفر کردن آن‌ها حذف می‌کند.

همچنین ممکن است بپرسید که بیش از حد در درخت تصمیم چیست؟ بیش از حد مناسب پدیده ای است که در آن سیستم یادگیری به شدت با داده های آموزشی داده شده مطابقت دارد به طوری که در پیش بینی نتایج داده های آموزش ندیده نادرست است. که در درختان تصمیم , بیش از حد مناسب زمانی رخ می دهد که درخت طوری طراحی شده است که تمام نمونه ها را در مجموعه داده های آموزشی کاملاً جا دهد.

علاوه بر این، چه چیزی باعث اضافه شدن مدل می شود؟

بیش از حد زمانی اتفاق می افتد که a مدل جزئیات و نویز در داده های آموزشی را تا حدی یاد می گیرد که بر عملکرد آن تأثیر منفی بگذارد مدل روی داده های جدید این بدان معنی است که نویز یا نوسانات تصادفی در داده های آموزشی به عنوان مفاهیم توسط مدل.

از کجا بفهمم Underfitting؟

یک مدل تحت زمانی مناسب می شود که با توجه به داده هایی که سعی در مدل سازی آن دارد بسیار ساده باشد. یکی راه تشخیص چنین وضعیتی استفاده از رویکرد سوگیری-واریانس است که می‌تواند به این صورت نشان داده شود: مدل شما زمانی که سوگیری بالایی دارید برازش داده نمی‌شود.