რა არის კომპრომისი არასაკმარისი და გადამეტებული სწავლების შორის?
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
კომპრომისი შორის არასაკმარისი სწავლა (underfitting) და გადამეტებული სწავლა (overfitting) არის ბალანსი ძალიან მარტივი და ძალიან რთული მოდელის შორის.
-
არასაკმარისი სწავლა ხდება, როდესაც მოდელი ძალიან მარტივია და ვერ იპყრობს მონაცემებში ნიმუშებს. შედეგად, ის ცუდად მუშაობს როგორც ტრენინგ მონაცემებზე, ასევე ახალი მონაცემებზე.
-
გადამეტებული სწავლა ხდება, როდესაც მოდელი ძალიან რთულია და ახსოვს ხმაურს და შემთხვევით თვისებებს ტრენინგ მონაცემებში, რაც ამცირებს მის ზოგადსაწინააღმდეგო უნარს ახალი მონაცემებისთვის.
ეს ბალანსი მიღწეულია არჩევით მოდელი და პარამეტრები, რომლებიც საკმარისად რთული არიან მნიშვნელოვანი დამოკიდებულებების დასაკავებლად, მაგრამ არა იმდენად რთული, რომ ხმაურს ახსოვს. ამისთვის გამოიყენება რეგულარიზაციის მეთოდები, კროს-ვალიდაცია და ჰიპერპარამეტრების მორგება.
მაგალითი: თუ გაქვთ ძალიან მარტივი რეგრესიის მოდელი (მაგალითად, სწორი ხაზის მქონე რთული დამოკიდებულებისთვის), ის იქნება არასაკმარისად სწავლებული, ხოლო თუ ძალიან რთული (მაგალითად, მაღალი დონის პოლინომი), ის იქნება გადამეტებული.