Sa larangan ng malalim na pag-aaral, lalo na sa konteksto ng pagsusuri ng modelo at pagtatasa ng pagganap, ang pagkakaiba sa pagitan ng pagkawala ng sampol at pagkawala ng pagpapatunay ay may pinakamahalagang kahalagahan. Ang pag-unawa sa mga konseptong ito ay mahalaga para sa mga practitioner na naglalayong maunawaan ang pagiging epektibo at mga kakayahan sa pangkalahatan ng kanilang mga modelo ng malalim na pag-aaral.
Upang linawin ang mga masalimuot ng mga terminong ito, kailangan munang maunawaan ang mga pangunahing konsepto ng pagsasanay, pagpapatunay, at pagsubok ng mga dataset sa loob ng konteksto ng mga modelo ng machine learning. Kapag bumubuo ng malalim na modelo ng pag-aaral, ang dataset ay karaniwang nahahati sa tatlong pangunahing subset: ang set ng pagsasanay, ang set ng pagpapatunay, at ang set ng pagsubok. Ang set ng pagsasanay ay ginagamit upang sanayin ang modelo, pagsasaayos ng mga timbang at bias upang mabawasan ang pagkawala ng function at mapahusay ang predictive na pagganap. Ang validation set, sa kabilang banda, ay nagsisilbing isang independiyenteng dataset na ginagamit upang i-fine-tune ang mga hyperparameter at maiwasan ang overfitting sa panahon ng proseso ng pagsasanay. Sa wakas, ang set ng pagsubok ay ginagamit upang suriin ang pagganap ng modelo sa hindi nakikitang data, na nagbibigay ng mga insight sa mga kakayahan sa pangkalahatan nito.
Ang out-of-sample loss, na kilala rin bilang ang test loss, ay tumutukoy sa error metric na nakalkula sa test set pagkatapos masanay at ma-validate ang modelo. Kinakatawan nito ang pagganap ng modelo sa hindi nakikitang data at nagsisilbing mahalagang tagapagpahiwatig ng kakayahang mag-generalize sa bago, hindi nakikitang mga pagkakataon. Ang out-of-sample loss ay isang pangunahing sukatan para sa pagtatasa ng predictive power ng modelo at kadalasang ginagamit upang ihambing ang iba't ibang modelo o pagsasaayos ng pag-tune para piliin ang pinakamahusay na gumaganap.
Sa kabilang banda, ang pagkawala ng pagpapatunay ay ang sukatan ng error na nakalkula sa set ng pagpapatunay sa panahon ng proseso ng pagsasanay. Ginagamit ito upang subaybayan ang pagganap ng modelo sa data na hindi pa ito nasanay, na tumutulong upang maiwasan ang overfitting at gabayan ang pagpili ng mga hyperparameter gaya ng rate ng pagkatuto, laki ng batch, o arkitektura ng network. Ang pagkawala ng pagpapatunay ay nagbibigay ng mahalagang feedback sa panahon ng pagsasanay sa modelo, na nagbibigay-daan sa mga practitioner na gumawa ng matalinong mga desisyon tungkol sa pag-optimize at pag-tune ng modelo.
Mahalagang tandaan na habang ang pagkawala ng pagpapatunay ay isang mahalagang sukatan para sa pagbuo ng modelo at pag-fine-tuning, ang pinakahuling sukatan ng pagganap ng isang modelo ay nakasalalay sa pagkawala nito sa labas ng sample. Ang out-of-sample loss ay sumasalamin sa kung gaano kahusay ang modelo sa pag-generalize sa bago, hindi nakikitang data at ito ay isang kritikal na sukatan para sa pagtatasa ng real-world applicability at predictive power nito.
Ang out-of-sample loss at validation loss ay gumaganap ng natatanging ngunit komplementaryong mga tungkulin sa pagsusuri at pag-optimize ng mga deep learning models. Habang ang pagkawala ng pagpapatunay ay gumagabay sa pagbuo ng modelo at pag-tune ng hyperparameter sa panahon ng pagsasanay, ang pagkawala ng sample na wala sa sample ay nagbibigay ng isang tiyak na pagtatasa ng mga kakayahan sa paglalahat ng modelo sa hindi nakikitang data, na nagsisilbing pinakahuling benchmark para sa pagsusuri ng pagganap ng modelo.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch:
- Kung nais ng isang tao na makilala ang mga kulay na imahe sa isang convolutional neural network, kailangan ba ng isa na magdagdag ng isa pang dimensyon mula sa pagre-rego ng mga gray scale na imahe?
- Maaari bang isaalang-alang ang activation function na gayahin ang isang neuron sa utak na may alinman sa pagpapaputok o hindi?
- Maihahambing ba ang PyTorch sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may ilang karagdagang pag-andar?
- Dapat bang gumamit ng tensor board para sa praktikal na pagsusuri ng isang PyTorch run neural network model o sapat na ang matplotlib?
- Maihahambing ba ang PyTorch sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may ilang karagdagang pag-andar?
- Tama ba o mali ang panukalang ito "Para sa isang pag-uuri ng neural network ang resulta ay dapat na isang pamamahagi ng posibilidad sa pagitan ng mga klase."
- Ang pagpapatakbo ba ng isang malalim na pag-aaral na modelo ng neural network sa maraming GPU sa PyTorch ay isang napakasimpleng proseso?
- Maihahambing ba ang isang regular na neural network sa isang function ng halos 30 bilyong variable?
- Ano ang pinakamalaking convolutional neural network na ginawa?
- Kung ang input ay ang listahan ng mga numpy array na nag-iimbak ng heatmap na siyang output ng ViTPose at ang hugis ng bawat numpy file ay [1, 17, 64, 48] na tumutugma sa 17 key point sa katawan, aling algorithm ang maaaring gamitin?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/DLPP Deep Learning gamit ang Python at PyTorch