Ի՞նչ է անհամապատասխանության և ավելորդ ուսուցման միջև բալանսը։
sobes.tech AI
Պատասխան AI-ից
Կոմպրոմիսը միջև անբավարար ուսուցում (underfitting) և շատ ուսուցում (overfitting) հավասարակշռություն է շատ պարզ և շատ բարդ մոդելի միջև:
-
Անբավարար ուսուցում տեղի է ունենում, երբ մոդելը շատ պարզ է և չի կարող բռնել տվյալների մեջ ձևավորումները: Նման դեպքում այն վատ է աշխատում ինչպես ուսուցման, այնպես էլ նոր տվյալների վրա:
-
Շատ ուսուցում տեղի է ունենում, երբ մոդելը շատ բարդ է և հիշում է աղմուկը և պատահական հատկությունները ուսուցման տվյալների, ինչը նվազեցնում է նրա ընդհանուր կարողությունը նոր տվյալների վրա:
Այս հավասարակշռությունը հասնում է ընտրելով այնպիսի մոդել և պարամետրեր, որոնք բավականին բարդ են, որպեսզի բռնեն կարևոր կախվածությունները, բայց ոչ այնքան բարդ, որ հիշեն աղմուկը: Դրա համար օգտագործվում են ռեգուլյարիզացիայի, խաչմերուկային վավերացման և հիպերպարամետրերի կարգավորման մեթոդներ:
Օրինակ՝ եթե ունեք շատ պարզ ռեգրեսիոն մոդել (օրինակ, գծային՝ բարդ կախվածության դեպքում), այն կլինի անբավարար ուսուցված, իսկ եթե շատ բարդ (օրինակ, բարձր աստիճանի պոլինոմ), այն կլինի շատ ուսուցված։