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?
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Dieses Szenario ist indikativ der Überrüstung, die auftritt, wenn ein Modell zu komplex wird und lernt die Trainingsdaten zu gut, was zu einer schlechten Verallgemeinerung zu unsichtbaren Daten. Hier, das Modell ist gut auf die Trainings-und Validierungs-Sets, aber nicht auf dem Test-Set, was darauf hinweist, dass es über die Trainingsdaten. Es gibt mehrere mögliche Ursachen für die Überrüstung, wie: 1. Kleine Datenmenge: Wenn der Datensatz ist klein, kann das Modell leicht auswendig die Trainingsdaten, was zu einer schlechten Verallgemeinerung. 2. Komplexes Modell: Wenn das Modell ist zu komplex, kann es lernen, die Geräusche in den Trainingsdaten, die es schwierig macht, um neue Daten zu verallgemeinern. 3. Fehlende Regularisierung: Regularisierungstechniken wie Dropout, L1/L2 Regularisierung, und Daten Augmentation kann helfen, zu verhindern, Überrüstung. Um zu vermeiden, in diesem Szenario, hier sind einige mögliche Lösungen: 1. Erhöhung der Datensatzgröße: Einsatz von mehr Daten kann helfen, um die Überausstattung durch die Bereitstellung von mehr Informationen zu verbessern.
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Können Sie mehr über die Regularisierungstechniken, die Sie aufgelistet und wie jeder kann mir bei meiner Aufgabe helfen?
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