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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Wenn die Validierungs-Verluste für die Prüfungs-Sets zu gewährleisten sind, dass eine konsistente Verteilung über die Trainings-, Validierungs- und Test-Sets. Hier sind einige mögliche Ursachen und Lösungen: 1. Overfitting: Wenn ein Modell lernt, sehr gut auf die Trainings-Daten durchführen, aber nicht gut auf unsichtbare Daten zu verallgemeinern, es ist ein Zeichen der Overfitting. In diesem Fall, das Modell könnte die Trainingsdaten auswendig gelernt haben, was zu einer hohen Genauigkeit auf die Trainings-und Validierungs-Sets, aber schlechte Leistung auf dem Test-Set. Lösungen: * Regularisierungstechniken wie L1 oder L2 Regularisierung kann dazu beitragen, das Modell zu beeinflussen und zu verhindern, Überholung. * Frühzeitiges Stoppen kann verwendet werden, um das Training zu stoppen, wenn der Validierungs-Verlust beginnt zu erhöhen. * Erhöhen Sie die Größe des Trainings-Datensatzes mit Hilfe von Daten-Vergrößerungstechniken. * Verwenden Sie eine einfachere Modellarchitektur mit weniger Parametern. 2. Datensatzverlagerung: Die Verteilung der Trainings-, Validierung und Test-Sets können unterschiedlich sein.
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Würden wiederholte Informationen mit geringfügigen Unterschieden verwendet, um den Datensatz zu erhöhen? Oder wäre das einfach überflüssig?
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Wiederholte Informationen mit geringfügigen Unterschieden können verwendet werden, um die Größe des Datensatzes zu erhöhen, aber es hängt vom Kontext und dem spezifischen Anwendungsfall ab. In einigen Fällen kann das Hinzufügen von leicht unterschiedlichen Beispielen zum Datensatz die Modellverallgemeinerung verbessern, indem man ihn auf vielfältigere Daten aussetzt.
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