ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், குறிப்பாக மாதிரி மதிப்பீடு மற்றும் செயல்திறன் மதிப்பீட்டின் பின்னணியில், மாதிரி இழப்பு மற்றும் சரிபார்ப்பு இழப்பு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாடு மிக முக்கியமான முக்கியத்துவத்தைக் கொண்டுள்ளது. அவர்களின் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களைப் புரிந்துகொள்வதை நோக்கமாகக் கொண்ட பயிற்சியாளர்களுக்கு இந்தக் கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது.
இந்த விதிமுறைகளின் நுணுக்கங்களை ஆராய்வதற்கு, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் சூழலில் பயிற்சி, சரிபார்ப்பு மற்றும் சோதனை தரவுத்தொகுப்புகளின் அடிப்படைக் கருத்துகளை முதலில் புரிந்துகொள்வது அவசியம். ஒரு ஆழமான கற்றல் மாதிரியை உருவாக்கும் போது, தரவுத்தொகுப்பு பொதுவாக மூன்று முக்கிய துணைக்குழுக்களாக பிரிக்கப்படுகிறது: பயிற்சி தொகுப்பு, சரிபார்ப்பு தொகுப்பு மற்றும் சோதனை தொகுப்பு. மாடலைப் பயிற்றுவிக்கவும், எடைகள் மற்றும் சார்புகளை சரிசெய்து, இழப்புச் செயல்பாட்டைக் குறைக்கவும், முன்கணிப்பு செயல்திறனை அதிகரிக்கவும் பயிற்சித் தொகுப்பு பயன்படுத்தப்படுகிறது. மறுபுறம், சரிபார்ப்புத் தொகுப்பு, ஹைப்பர்பாராமீட்டர்களை நன்றாகச் சரிசெய்வதற்கும், பயிற்சிச் செயல்பாட்டின் போது அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுப்பதற்கும் ஒரு சுயாதீன தரவுத்தொகுப்பாக செயல்படுகிறது. இறுதியாக, சோதனைத் தொகுப்பானது, மாடலின் பார்க்கப்படாத தரவுகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, அதன் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.
மாதிரிக்கு வெளியே உள்ள இழப்பு, சோதனை இழப்பு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்பட்டு சரிபார்க்கப்பட்ட பிறகு சோதனைத் தொகுப்பில் கணக்கிடப்பட்ட பிழை அளவீட்டைக் குறிக்கிறது. இது காணாத தரவுகளில் மாதிரியின் செயல்திறனைக் குறிக்கிறது மற்றும் புதிய, காணாத நிகழ்வுகளுக்கு பொதுமைப்படுத்துவதற்கான அதன் திறனின் முக்கிய குறிகாட்டியாக செயல்படுகிறது. மாதிரிக்கு வெளியே உள்ள இழப்பு மாதிரியின் முன்கணிப்பு சக்தியை மதிப்பிடுவதற்கான ஒரு முக்கிய அளவீடு ஆகும், மேலும் இது பல்வேறு மாதிரிகள் அல்லது ட்யூனிங் உள்ளமைவுகளை ஒப்பிட்டு சிறப்பாக செயல்படும் ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுக்கப் பயன்படுகிறது.
மறுபுறம், சரிபார்ப்பு இழப்பு என்பது பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது அமைக்கப்பட்ட சரிபார்ப்பில் கணக்கிடப்பட்ட பிழை அளவீடு ஆகும். இது பயிற்சி பெறாத தரவுகளில் மாடலின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கப் பயன்படுகிறது, அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்க உதவுகிறது மற்றும் கற்றல் வீதம், தொகுதி அளவு அல்லது நெட்வொர்க் கட்டமைப்பு போன்ற உயர் அளவுகோல்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு வழிகாட்டுகிறது. சரிபார்ப்பு இழப்பு மாதிரி பயிற்சியின் போது மதிப்புமிக்க கருத்துக்களை வழங்குகிறது, பயிற்சியாளர்கள் மாதிரி தேர்வுமுறை மற்றும் டியூனிங் குறித்து தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.
சரிபார்ப்பு இழப்பு மாதிரி உருவாக்கம் மற்றும் நன்றாகச் சரிசெய்வதற்கு இன்றியமையாத அளவீடு என்றாலும், மாதிரியின் செயல்திறனின் இறுதி அளவு அதன் மாதிரிக்கு வெளியே உள்ள இழப்பில் உள்ளது என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். மாதிரிக்கு வெளியே உள்ள இழப்பு, புதிய, காணப்படாத தரவுகளுக்கு மாதிரி எவ்வளவு நன்றாகப் பொதுமைப்படுத்துகிறது என்பதைப் பிரதிபலிக்கிறது மற்றும் அதன் நிஜ-உலகப் பொருந்தக்கூடிய தன்மை மற்றும் முன்கணிப்பு சக்தியை மதிப்பிடுவதற்கான முக்கியமான அளவீடு ஆகும்.
மாதிரி இழப்பு மற்றும் சரிபார்ப்பு இழப்பு ஆகியவை ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் மதிப்பீடு மற்றும் மேம்படுத்துதலில் வேறுபட்ட ஆனால் நிரப்பு பாத்திரங்களை வகிக்கின்றன. சரிபார்ப்பு இழப்பு பயிற்சியின் போது மாதிரி மேம்பாடு மற்றும் ஹைபர்பாராமீட்டர் டியூனிங்கிற்கு வழிகாட்டும் அதே வேளையில், மாதிரிக்கு வெளியே உள்ள இழப்பு, மாடல் செயல்திறன் மதிப்பீட்டிற்கான இறுதி அளவுகோலாக செயல்படும், பார்க்காத தரவுகளில் மாதிரியின் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களின் உறுதியான மதிப்பீட்டை வழங்குகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல்:
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் வண்ணப் படங்களை ஒருவர் அடையாளம் காண விரும்பினால், சாம்பல் அளவிலான படங்களை மறுபரிசீலனை செய்யும் போது மற்றொரு பரிமாணத்தைச் சேர்க்க வேண்டுமா?
- செயல்படுத்தும் செயல்பாடு மூளையில் உள்ள ஒரு நியூரானை சுடுகிறதா இல்லையா?
- PyTorch சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- PyTorch ரன் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் நடைமுறைப் பகுப்பாய்விற்கு ஒருவர் டென்சர் போர்டைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா அல்லது matplotlib போதுமா?
- PyTorch ஐ GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- இந்த முன்மொழிவு உண்மையா அல்லது தவறானதா "ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் விளைவாக வகுப்புகளுக்கு இடையே நிகழ்தகவு விநியோகமாக இருக்க வேண்டும்."
- PyTorch இல் பல GPUகளில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது மிகவும் எளிமையான செயலா?
- ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- உருவாக்கப்பட்ட மிகப்பெரிய கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் எது?
- உள்ளீடு என்பது ViTPose இன் வெளியீடு மற்றும் ஒவ்வொரு நம்பி கோப்பின் வடிவமும் [1, 17, 64, 48] ஹீட்மேப்பைச் சேமிக்கும் நம்பி வரிசைகளின் பட்டியலாக இருந்தால், உடலில் உள்ள 17 முக்கிய புள்ளிகளுடன் தொடர்புடையதாக இருந்தால், எந்த அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தலாம்?
Python மற்றும் PyTorch மூலம் EITC/AI/DLPP ஆழ்ந்த கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க