У сферы глыбокага навучання, асабліва ў кантэксце ацэнкі мадэляў і прадукцыйнасці, адрозненне паміж стратамі па-за выбаркай і стратамі пры праверцы мае першараднае значэнне. Разуменне гэтых паняццяў мае вырашальнае значэнне для спецыялістаў-практыкаў, якія імкнуцца зразумець эфектыўнасць і магчымасці абагульнення сваіх мадэляў глыбокага навучання.
Каб паглыбіцца ў тонкасці гэтых тэрмінаў, вельмі важна спачатку зразумець фундаментальныя канцэпцыі навучання, праверкі і тэсціравання набораў даных у кантэксце мадэляў машыннага навучання. Пры распрацоўцы мадэлі глыбокага навучання набор даных звычайна дзеліцца на тры асноўныя падмноствы: навучальны набор, набор праверкі і тэставы набор. Навучальны набор выкарыстоўваецца для навучання мадэлі, карэкціроўкі вагаў і зрушэнняў, каб мінімізаваць функцыю страт і палепшыць прагназавальныя характарыстыкі. Набор праверкі, з іншага боку, служыць незалежным наборам даных, які выкарыстоўваецца для тонкай налады гіперпараметраў і прадухілення перападбору падчас навучальнага працэсу. Нарэшце, тэставы набор выкарыстоўваецца для ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі на непраглядных дадзеных, даючы зразумець яе магчымасці абагульнення.
Страта па-за межамі выбаркі, таксама вядомая як страта пры тэставанні, адносіцца да метрыкі памылак, вылічанай на наборы тэстаў пасля навучання і праверкі мадэлі. Ён адлюстроўвае прадукцыйнасць мадэлі на нябачных дадзеных і служыць найважнейшым паказчыкам яе здольнасці абагульняць новыя, нябачныя выпадкі. Страта па-за межамі выбаркі з'яўляецца ключавым паказчыкам для ацэнкі прагназуючай здольнасці мадэлі і часта выкарыстоўваецца для параўнання розных мадэляў або канфігурацый наладкі, каб выбраць найбольш прадукцыйную.
З іншага боку, страты пры праверцы - гэта метрыка памылак, вылічаная ў наборы праверкі ў працэсе навучання. Ён выкарыстоўваецца для маніторынгу прадукцыйнасці мадэлі на даных, на якіх яна не навучалася, дапамагаючы прадухіліць празмернае абсталяванне і накіроўваючы выбар гіперпараметраў, такіх як хуткасць навучання, памер пакета або архітэктура сеткі. Страта праверкі забяспечвае каштоўную зваротную сувязь падчас навучання мадэлі, дазваляючы спецыялістам-практыкам прымаць абгрунтаваныя рашэнні адносна аптымізацыі і налады мадэлі.
Важна адзначыць, што ў той час як страты пры праверцы з'яўляюцца важным паказчыкам для распрацоўкі і тонкай налады мадэлі, канчатковай мерай прадукцыйнасці мадэлі з'яўляюцца яе страты па-за выбаркай. Страты па-за межамі выбаркі адлюстроўваюць, наколькі добра мадэль абагульняецца для новых, нябачных даных, і з'яўляюцца найважнейшым паказчыкам для ацэнкі яе прыдатнасці ў рэальным свеце і прагнастычнай сілы.
Страты па-за межамі выбаркі і страты пры праверцы гуляюць розныя, але ўзаемадапаўняльныя ролі ў ацэнцы і аптымізацыі мадэляў глыбокага навучання. У той час як страты праверкі накіроўваюць распрацоўку мадэлі і настройку гіперпараметраў падчас навучання, страты па-за выбаркай забяспечваюць канчатковую ацэнку здольнасці мадэлі да абагульнення нябачных даных, служачы найвышэйшым эталонам для ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/DLPP Глыбокае навучанне з Python і PyTorch:
- Калі хтосьці хоча распазнаваць каляровыя выявы ў згорткавай нейронавай сетцы, ці трэба дадаць яшчэ адно вымярэнне пры распазнаванні малюнкаў у адценнях шэрага?
- Ці можна разглядаць функцыю актывацыі як імітацыю нейрона ў галаўным мозгу са спрацоўваннем ці не?
- Ці можна PyTorch параўнаць з NumPy, які працуе на графічным працэсары з некаторымі дадатковымі функцыямі?
- Ці варта выкарыстоўваць тэнзарную плату для практычнага аналізу мадэлі нейроннай сеткі PyTorch, ці дастаткова matplotlib?
- Ці можна PyTorch параўнаць з NumPy, які працуе на графічным працэсары з некаторымі дадатковымі функцыямі?
- Праўдзівая ці непраўдзівая гэтая прапанова "Для класіфікацыйнай нейронавай сеткі вынікам павінна быць размеркаванне верагоднасці паміж класамі"."
- Ці з'яўляецца запуск мадэлі нейроннай сеткі глыбокага навучання на некалькіх графічных працэсарах у PyTorch вельмі простым працэсам?
- Ці можна параўнаць звычайную нейронавую сетку з функцыяй амаль 30 мільярдаў зменных?
- Якая самая вялікая сверточная нейронавая сетка?
- Калі ўводам з'яўляецца спіс масіваў numpy, у якіх захоўваецца цеплавая карта, якая з'яўляецца выхадам ViTPose, і форма кожнага файла numpy [1, 17, 64, 48] адпавядае 17 ключавым кропкам у целе, які алгарытм можна выкарыстоўваць?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python і PyTorch