Чтобы избежать проблемы переобучения при построении нейронных сетей, необходимо сначала определить основные причины, а затем предпринять соответствующие действия для их устранения.
Переобучение может быть вызвано слишком малым количеством точек данных для обучения, в результате чего модель запоминает учебные данные, а не учится обобщенным характеристикам. Чтобы избежать этого, необходимо иметь достаточно большой набор данных для обучения. Кроме того, необходимо использовать такие подходы, как перекрестная валидация и увеличение объема данных, чтобы гарантировать, что модель обучается на широком диапазоне данных.
Еще одним источником переобучения является использование слишком большого количества параметров в модели, что может привести к ее усложнению. Чтобы избежать этого, очень важно ограничить количество параметров с помощью методов регуляризации, таких как L1 и L2 регуляризация. Кроме того, необходимо использовать такие стратегии, как ранняя остановка, чтобы гарантировать, что модель не переобучается на учебных данных.
Наконец, для подтверждения того, что модель эффективно обобщается на неизвестные данные, следует использовать такие методы, как отсев и пакетная нормализация. Выбывание "отбрасывает" нейроны случайным образом во время обучения, а пакетная нормализация нормализует входы каждого слоя, чтобы избежать доминирования какого-либо одного нейрона в процессе обучения. Используя эти стратегии, модель может более эффективно обобщать ранее не изученные данные.
เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการติดตั้งมากเกินไปเมื่อสร้างโครงข่ายประสาทเทียม คุณต้องระบุสาเหตุที่แท้จริงก่อน จากนั้นจึงดำเนินการที่เหมาะสมเพื่อกำจัดสาเหตุเหล่านั้น การติดตั้งมากเกินไปอาจเกิดจากจุดข้อมูลน้อยเกินไปในการฝึก ส่งผลให้แบบจำลองจดจำข้อมูลการฝึกแทนที่จะเรียนรู้คุณสมบัติทั่วไป เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ คุณต้องมีชุดข้อมูลการฝึกที่เพียงพอ นอกจากนี้ จะต้องใช้วิธีการต่างๆ เช่น การตรวจสอบความถูกต้องข้ามและการเพิ่มข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลได้รับการฝึกฝนกับข้อมูลที่หลากหลาย แหล่งที่มาของการปรับมากเกินไปอีกประการหนึ่งคือการใช้พารามิเตอร์มากเกินไปในโมเดล ซึ่งอาจนำไปสู่ความซับซ้อนได้ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องจำกัดจำนวนพารามิเตอร์โดยใช้วิธีการทำให้เป็นมาตรฐาน เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 และ L2 นอกจากนี้ ต้องใช้กลยุทธ์ เช่น การหยุดก่อนกำหนด เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองไม่เหมาะสมกับข้อมูลการฝึกอบรมมากเกินไป สุดท้ายนี้ ควรใช้เทคนิคต่างๆ เช่น dropout และการทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์ เพื่อยืนยันว่าแบบจำลองสามารถสรุปข้อมูลทั่วไปได้อย่างมีประสิทธิภาพกับข้อมูลที่ไม่รู้จัก การออกกลางคันจะ "ละทิ้ง" เซลล์ประสาทแบบสุ่มระหว่างการฝึก และการทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์จะทำให้อินพุตของแต่ละเลเยอร์เป็นมาตรฐาน เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้มีเซลล์ประสาทตัวใดตัวหนึ่งครอบงำกระบวนการฝึก การใช้กลยุทธ์เหล่านี้ แบบจำลองสามารถสรุปข้อมูลทั่วไปที่ยังไม่ได้สำรวจก่อนหน้านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence