Trong lĩnh vực học sâu, đặc biệt là trong bối cảnh đánh giá mô hình và đánh giá hiệu suất, sự khác biệt giữa mất mẫu ngoài mẫu và mất xác thực có ý nghĩa quan trọng nhất. Hiểu những khái niệm này là rất quan trọng đối với những người thực hành muốn hiểu được tính hiệu quả và khả năng khái quát hóa của các mô hình học sâu của họ.
Để đi sâu vào sự phức tạp của các thuật ngữ này, trước tiên bắt buộc phải nắm bắt các khái niệm cơ bản về tập dữ liệu đào tạo, xác nhận và kiểm tra trong bối cảnh các mô hình học máy. Khi phát triển mô hình deep learning, tập dữ liệu thường được chia thành ba tập con chính: tập huấn luyện, tập xác thực và tập kiểm tra. Tập huấn luyện được sử dụng để huấn luyện mô hình, điều chỉnh trọng số và độ lệch để giảm thiểu hàm mất mát và nâng cao hiệu suất dự đoán. Mặt khác, bộ xác thực đóng vai trò như một tập dữ liệu độc lập được sử dụng để tinh chỉnh các siêu tham số và ngăn chặn việc trang bị quá mức trong quá trình đào tạo. Cuối cùng, bộ kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa được xem, cung cấp thông tin chi tiết về khả năng khái quát hóa của mô hình.
Tổn thất ngoài mẫu, còn được gọi là tổn thất kiểm tra, đề cập đến số liệu lỗi được tính toán trên tập kiểm tra sau khi mô hình đã được huấn luyện và xác thực. Nó thể hiện hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa được nhìn thấy và đóng vai trò là chỉ báo quan trọng về khả năng khái quát hóa các trường hợp mới, chưa được nhìn thấy. Mất mẫu ngoài mẫu là thước đo chính để đánh giá khả năng dự đoán của mô hình và thường được sử dụng để so sánh các mô hình khác nhau hoặc cấu hình điều chỉnh để chọn ra mô hình hoạt động tốt nhất.
Mặt khác, tổn thất xác thực là số liệu lỗi được tính toán trên bộ xác thực trong quá trình đào tạo. Nó được sử dụng để giám sát hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa được đào tạo, giúp ngăn chặn việc trang bị quá mức và hướng dẫn lựa chọn các siêu tham số như tốc độ học, kích thước lô hoặc kiến trúc mạng. Việc mất xác thực cung cấp phản hồi có giá trị trong quá trình đào tạo mô hình, cho phép người thực hành đưa ra quyết định sáng suốt về việc tối ưu hóa và điều chỉnh mô hình.
Điều quan trọng cần lưu ý là mặc dù tổn thất xác thực là một thước đo thiết yếu để phát triển và tinh chỉnh mô hình, thước đo cuối cùng về hiệu suất của mô hình nằm ở tổn thất ngoài mẫu của nó. Sự mất mát ngoài mẫu phản ánh mức độ khái quát của mô hình đối với dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy và là thước đo quan trọng để đánh giá khả năng ứng dụng và khả năng dự đoán trong thế giới thực của nó.
Mất mát ngoài mẫu và mất xác thực đóng vai trò riêng biệt nhưng bổ sung cho nhau trong việc đánh giá và tối ưu hóa các mô hình học sâu. Trong khi tổn thất xác thực hướng dẫn phát triển mô hình và điều chỉnh siêu tham số trong quá trình đào tạo, thì tổn thất ngoài mẫu cung cấp đánh giá chính xác về khả năng khái quát hóa của mô hình trên dữ liệu không nhìn thấy, đóng vai trò là tiêu chuẩn cuối cùng để đánh giá hiệu suất mô hình.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Học sâu EITC/AI/DLPP với Python và PyTorch:
- Nếu muốn nhận dạng hình ảnh màu trên mạng nơ ron tích chập, người ta có phải thêm một chiều khác khi nhận dạng hình ảnh thang màu xám không?
- Chức năng kích hoạt có thể được coi là bắt chước một tế bào thần kinh trong não bằng cách kích hoạt hay không?
- PyTorch có thể so sánh với NumPy chạy trên GPU với một số chức năng bổ sung không?
- Có nên sử dụng bảng tensor để phân tích thực tế mô hình mạng thần kinh chạy PyTorch hoặc matplotlib là đủ?
- Có thể so sánh PyTorch với NumPy chạy trên GPU với một số chức năng bổ sung không?
- Mệnh đề này đúng hay sai "Đối với mạng lưới thần kinh phân loại, kết quả phải là phân bố xác suất giữa các lớp.""
- Chạy mô hình mạng nơ-ron học sâu trên nhiều GPU trong PyTorch có phải là một quy trình rất đơn giản không?
- Liệu một mạng lưới thần kinh thông thường có thể được so sánh với một hàm gần 30 tỷ biến không?
- Mạng lưới thần kinh tích chập lớn nhất được tạo ra là gì?
- Nếu đầu vào là danh sách các mảng lưu trữ bản đồ nhiệt là đầu ra của ViTPose và hình dạng của mỗi tệp numpy là [1, 17, 64, 48] tương ứng với 17 điểm chính trong cơ thể, có thể sử dụng thuật toán nào?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/DLPP Học sâu với Python và PyTorch
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: Học sâu EITC/AI/DLPP với Python và PyTorch (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Giới thiệu (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Giới thiệu về học sâu với Python và Pytorch (đi đến chủ đề liên quan)