Beim Training eines Deep-Learning-Modells auf einem relativ kleinen Datensatz kommt es vor, dass der Validierungsverlust niedriger ist als der Trainingsverlust, während der Testverlust höher ist als beides. Konkreter ist, dass die Trainings- und Validierungsgenauigkeiten 99% nähern, während der Test bei 68% abgeflacht wird.Was wären die Ursachen und wie könnte es vermieden werden?
user
Nette Frage! Es könnte mehrere Gründe geben, warum Ihr Validierungsverlust niedriger ist als Ihr Trainingsverlust. Ein Grund könnte sein, dass Sie Ihr Modell überregelt haben. Sie können versuchen, Ihre Regularisierungsbeschränkungen zu entspannen, indem Sie Ihre L2-Gewichtszerfallfestigkeit senken, die Menge der Dropouts reduzieren, die Sie anwenden, oder Ihre Modellkapazität erhöhen (d.h. es tiefer machen).
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Interessant, können Sie das erklären, aber in einfacheren Worten, damit jemand, der nicht über die Angelegenheit informiert ist, es verstehen könnte?
user
Sorry, lassen Sie mich versuchen, in einfacheren Worten zu erklären: Es klingt, als ob Ihr Modell zu den Trainingsdaten passt. Dies bedeutet, dass Ihr Modell wirklich gut auf die Trainingsdaten (daher die hohe Trainingsgenauigkeit), aber nicht gut auf neue Daten (daher die niedrigere Testgenauigkeit) generalisiert. Einige mögliche Gründe für die Überholung sind: - Ihr Modell ist zu komplex für die Menge an Daten, die Sie haben. Versuchen Sie, Ihre Modellarchitektur zu vereinfachen (weniger Schichten oder Neuronen). - Sie trainieren für zu viele Epochen. Dies ermöglicht es Ihrem Modell, Muster in den Trainingsdaten einzuprägen, die nicht in den Testdaten erscheinen. Versuchen Sie, Training für weniger Epochen. - Sie verwenden zu viel Regularisierung. Regularisierung hilft zu verhindern Überrüstung, aber zu viel kann Leistung schaden. Versuchen Sie, die Regularisierungsstärke zu reduzieren. Um die Modellleistung zu bewerten, ist es wichtig, sowohl Training und Testgenauigkeit zu überprüfen. Trainingsgenauigkeit allein ist nicht ausreichend, da das zeigt, wie gut Ihr Modell passt die Trainingsdaten. Die Testgenauigkeit ist ein besseres Maß dafür, wie gut Ihr Modell auf neue Daten ausführt. Ich hoffe, dass mir das hilft! Lassen Sie wissen, wenn Sie andere Fragen haben.
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