Làm thế nào để bạn biết mô hình của bạn là Overfitting?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Overfitting bị nghi ngờ khi người mẫu độ chính xác cao đối với dữ liệu được sử dụng trong đào tạo người mẫu nhưng giảm đáng kể với dữ liệu mới. Hiệu quả người mẫu biết dữ liệu đào tạo tốt nhưng không tổng quát hóa. Điều này làm cho người mẫu vô ích cho các mục đích như dự đoán.

Cũng cần biết, phải làm gì nếu mô hình Overfitting?

Xử lý trang phục thừa

1. Giảm dung lượng của mạng bằng cách loại bỏ các lớp hoặc giảm số lượng phần tử trong các lớp ẩn.
2. Áp dụng quy định hóa, điều này làm giảm chi phí cho hàm giảm đối với trọng lượng lớn.
3. Sử dụng các lớp Dropout, lớp này sẽ xóa ngẫu nhiên một số tính năng nhất định bằng cách đặt chúng thành 0.

Người ta cũng có thể hỏi, overfitting trong cây quyết định là gì? Quá phù hợp là hiện tượng trong đó hệ thống học tập phù hợp chặt chẽ với dữ liệu đào tạo đã cho đến mức nó sẽ không chính xác trong việc dự đoán kết quả của dữ liệu chưa được đào tạo. Trong cây quyết định , quá phù hợp xảy ra khi cây được thiết kế để hoàn toàn phù hợp với tất cả các mẫu trong tập dữ liệu đào tạo.

Ngoài ra, điều gì gây ra Overfitting mô hình?

Overfitting xảy ra khi một người mẫu tìm hiểu chi tiết và nhiễu trong dữ liệu đào tạo đến mức nó tác động tiêu cực đến hiệu suất của người mẫu trên dữ liệu mới. Điều này có nghĩa là nhiễu hoặc dao động ngẫu nhiên trong dữ liệu đào tạo được thu thập và học dưới dạng các khái niệm bởi người mẫu.

Làm cách nào để biết Underfitting?

Một mô hình phù hợp khi nó quá đơn giản liên quan đến dữ liệu mà nó đang cố gắng tạo mô hình. Một cách phát hiện tình huống như vậy là sử dụng cách tiếp cận phương sai lệch, có thể được biểu diễn như sau: Mô hình của bạn không phù hợp khi bạn có độ chệch cao.