Ang pagtaas ng bilang ng mga neuron sa isang artipisyal na layer ng neural network ay maaari talagang magdulot ng mas mataas na panganib ng pagsasaulo, na posibleng humantong sa overfitting. Nagaganap ang overfitting kapag natutunan ng isang modelo ang mga detalye at ingay sa data ng pagsasanay hanggang sa negatibong epekto nito sa pagganap ng modelo sa hindi nakikitang data. Ito ay isang karaniwang problema sa machine learning, kabilang ang mga neural network, at maaaring makabuluhang bawasan ang mga kakayahan sa generalization ng modelo.
Kapag ang isang neural network ay may napakaraming neuron sa isang partikular na layer, pinapataas nito ang kapasidad ng modelo na matutunan ang masalimuot na pattern na nasa data ng pagsasanay. Ang tumaas na kapasidad na ito ay maaaring magresulta sa pagsasaulo ng network ng mga halimbawa ng pagsasanay sa halip na pag-aralan ang mga pinagbabatayan na pattern na mahusay na nagsa-generalize sa hindi nakikitang data. Bilang kinahinatnan, ang modelo ay maaaring gumanap nang napakahusay sa data ng pagsasanay ngunit nabigong mag-generalize sa bago, hindi nakikitang data, na humahantong sa mahinang pagganap sa mga real-world na application.
Upang mas maunawaan ang konseptong ito, isaalang-alang ang isang halimbawa kung saan ang isang neural network ay sinasanay upang pag-uri-uriin ang mga larawan ng mga pusa at aso. Kung ang network ay may labis na bilang ng mga neuron sa isang partikular na layer, maaari nitong simulan ang pagsasaulo ng mga partikular na feature ng mga larawan ng pagsasanay, gaya ng background o mga kundisyon ng pag-iilaw, sa halip na tumuon sa pagkilala sa mga katangian sa pagitan ng pusa at aso. Ito ay maaaring humantong sa overfitting, kung saan ang modelo ay gumaganap nang hindi maganda kapag ipinakita ng mga larawang hindi pa nito nakikita, dahil hindi nito natutunan ang mga mahahalagang tampok na naiiba sa pagitan ng dalawang klase.
Ang isang karaniwang diskarte upang mabawasan ang panganib ng overfitting kapag ang pagtaas ng bilang ng mga neuron sa isang layer ng neural network ay sa pamamagitan ng mga diskarte sa regularization. Ang mga paraan ng regularization, tulad ng L1 at L2 regularization, dropout, at maagang paghinto, ay ginagamit upang maiwasan ang network na maging masyadong kumplikado at mag-overfitting sa data ng pagsasanay. Ang mga diskarteng ito ay nagpapakilala ng mga hadlang sa panahon ng proseso ng pagsasanay, na naghihikayat sa modelo na tumuon sa pag-aaral ng mahahalagang pattern sa data kaysa sa pagsasaulo ng mga partikular na halimbawa.
Habang ang pagtaas ng bilang ng mga neuron sa isang artipisyal na layer ng neural network ay maaaring mapahusay ang kapasidad ng modelo na matuto ng mga masalimuot na pattern, pinapataas din nito ang panganib ng pagsasaulo at overfitting. Ang paggamit ng naaangkop na mga diskarte sa regularization ay mahalaga upang magkaroon ng balanse sa pagitan ng pagiging kumplikado ng modelo at pagganap ng generalization, na tinitiyak na ang neural network ay maaaring epektibong matuto mula sa data nang walang overfitting.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
- Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
- Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
- Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
- Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
- Ano ang TOCO?
- Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
- Gumagawa ba ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph?
- Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: Overfitting at underfitting na mga problema (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Paglutas ng mga problema sa overfitting at underfitting ng modelo - bahagi 1 (pumunta sa kaugnay na paksa)