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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Wenn das Modell auf eine optimale Parameterkonfiguration auf den Zugdaten (d.h. niedrigen Zugverlust) zurückgeht, aber nicht zu den Validierungsdaten verallgemeinert wird, könnte man von einem übergerüsteten Modell sprechen. Wie Sie vielleicht bereits erraten haben, ist das Wort "Verallgemeinerung" der Schlüssel, und es gibt eine Vielzahl von Methoden, Papieren und Diskussionen rund um das Thema der Verallgemeinerung von Wissen für Systeme, die einem Optimierer unterliegen. Eine sehr häufige Methode, die in Deep Learning verwendet wird, ist Normalisierung, wo die Gesamtgröße der Gewichte begrenzt wird, so dass das System muss die Ausdruck niedrigen Entropiezuständen auszugleichen (bitte warnen Sie, diese Methode kann auch zu Formen des Modellkollaps führen) Eine andere Methode ist vorzeitiges Stoppen, wo ein Modell Gewicht zwischengespeichert wird und der optimale Validierungsverlust wird in einem vorgegebenen Trainingszeitintervall genommen, so dass das System kann den Trainingskreislauf stoppen, wenn es keine signifikante Änderung in der Validierungsverlust (und nicht die Konzentration auf den Trainingsverlust) gibt eine andere sehr häufige, aber instabile Methoden sind, die in der Regel informiert werden.
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