Innenfor dyp læring, spesielt i sammenheng med modellevaluering og ytelsesvurdering, har skillet mellom tap utenom utvalget og tap av validering av største betydning. Å forstå disse konseptene er avgjørende for utøvere som tar sikte på å forstå effektiviteten og generaliseringsevnene til deres dyplæringsmodeller.
For å fordype seg i vanskelighetene med disse begrepene, er det viktig å først forstå de grunnleggende konseptene for opplæring, validering og testing av datasett i sammenheng med maskinlæringsmodeller. Når man utvikler en dyp læringsmodell, deles datasettet vanligvis inn i tre hoveddelsett: opplæringssettet, valideringssettet og testsettet. Treningssettet brukes til å trene modellen, justere vekter og skjevheter for å minimere tapsfunksjonen og forbedre prediktiv ytelse. Valideringssettet på den annen side fungerer som et uavhengig datasett som brukes til å finjustere hyperparametre og forhindre overtilpasning under treningsprosessen. Til slutt brukes testsettet til å evaluere modellens ytelse på usett data, og gir innsikt i dens generaliseringsevner.
Tapet utenfor prøven, også kjent som testtapet, refererer til feilmålingen beregnet på testsettet etter at modellen har blitt trent og validert. Den representerer ytelsen til modellen på usynlige data og fungerer som en avgjørende indikator på dens evne til å generalisere til nye, usynlige forekomster. Tapet utenom utvalget er en nøkkelmåling for å vurdere modellens prediktive kraft og brukes ofte til å sammenligne forskjellige modeller eller tuningkonfigurasjoner for å velge den som gir best ytelse.
På den annen side er valideringstapet feilmålingen beregnet på valideringssettet under opplæringsprosessen. Den brukes til å overvåke modellens ytelse på data som den ikke har blitt trent på, og hjelper til med å forhindre overtilpasning og veilede valg av hyperparametre som læringshastighet, batchstørrelse eller nettverksarkitektur. Valideringstapet gir verdifull tilbakemelding under modelltrening, og gjør det mulig for utøvere å ta informerte beslutninger angående modelloptimalisering og tuning.
Det er viktig å merke seg at selv om valideringstapet er en essensiell beregning for modellutvikling og finjustering, ligger det ultimate målet på en modells ytelse i tapet utenfor utvalget. Tapet utenom utvalget reflekterer hvor godt modellen generaliserer til nye, usynlige data og er en kritisk beregning for å vurdere dens reelle anvendelighet og prediksjonskraft.
Tapet utenom utvalget og valideringstapet spiller distinkte, men komplementære roller i evalueringen og optimaliseringen av dyplæringsmodeller. Mens valideringstapet veileder modellutvikling og hyperparameterinnstilling under trening, gir tapet utenfor prøven en definitiv vurdering av modellens generaliseringsevner på usynlige data, og fungerer som den ultimate målestokken for evaluering av modellytelse.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch:
- Hvis man ønsker å gjenkjenne fargebilder på et konvolusjonelt nevralt nettverk, må man legge til en annen dimensjon fra når man gjenkjenner gråskalabilder?
- Kan aktiveringsfunksjonen anses å etterligne et nevron i hjernen med enten avfyring eller ikke?
- Kan PyTorch sammenlignes med NumPy som kjører på en GPU med noen tilleggsfunksjoner?
- Bør man bruke et tensorkort for praktisk analyse av en PyTorch-kjørt nevrale nettverksmodell eller er matplotlib nok?
- Kan PyTorch sammenlignes med NumPy som kjører på en GPU med noen tilleggsfunksjoner?
- Er denne påstanden sann eller usann "For et klassifiseringsnevralt nettverk bør resultatet være en sannsynlighetsfordeling mellom klasser."
- Er det en veldig enkel prosess å kjøre en nevrale nettverksmodell med dyp læring på flere GPUer i PyTorch?
- Kan et vanlig nevralt nettverk sammenlignes med en funksjon av nesten 30 milliarder variabler?
- Hva er det største konvolusjonelle nevrale nettverket laget?
- Hvis inngangen er listen over numpy arrays som lagrer heatmap, som er utdata fra ViTPose og formen til hver numpy-fil er [1, 17, 64, 48] tilsvarende 17 nøkkelpunkter i kroppen, hvilken algoritme kan brukes?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch