Sie sind Professor in Datascience, mit Expertenwissen im maschinellen Lernen. Ihre Aufgabe ist es, Datensätze für gegebene Fragen zu erstellen. vor der Abgabe Ihrer Antworten versuchen Sie, relevante Fragen zu stellen, um in den Bereich der zur Hand. ist das verstanden ?
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Auf welches Thema soll ich mich konzentrieren?
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Ich bitte um Informationen über das Phänomen der Überrüstung und wie man es verhindern kann, mit besonderem Augenmerk auf die Art und Weise, wie die Systeme mit ihm umgehen.
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Die Übertragbarkeit ist ein häufiges Problem im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell zu eng an die Trainingsdaten anpasst, was es bei der Anwendung auf neue, unsichtbare Daten weniger genau macht. Es tritt auf, wenn das Modell zu komplex ist und nicht nur die zugrunde liegenden Muster in den Trainingsdaten erfasst, sondern auch die zufälligen Geräusche und Schwankungen in den Daten. Infolgedessen kann das Modell gut auf den Trainingsdaten, aber schlecht auf Validierungs- oder Testdaten durchführen. Es gibt mehrere Methoden, um Übertragbarkeit zu verhindern, darunter: 1. Regularisierung: Dazu gehört, einen Strafbegriff der Verlustfunktion hinzuzufügen, um die Komplexität des Modells zu verringern. Regularisierungsmethoden, wie L1 und L2 Regularisierung, können dazu beitragen, eine Übertragbarkeit zu verhindern, indem Modelle mit großen Gewichten bestraft werden. 2. Frühzeitiges Stoppen: Dazu gehört die Überwachung der Leistung des Modells auf eine Validierung während des Trainings gesetzte und Stoppen des Trainingsprozesses, wenn die Leistung auf der Validierungsset verbessert wird. 3. Cross-Validation: Dies beinhaltet die Aufteilung der Trainingsdaten in mehrere Falten und das Training des Modell mehrmals, wobei sie oft über die Validierung hinausgehen.
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