ஒரு மாதிரி அதிகமாக பொருத்தப்பட்டிருக்கிறதா என்பதை அறிய, ஒருவர் மிகை பொருத்துதலின் கருத்தையும் இயந்திர கற்றலில் அதன் தாக்கங்களையும் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவில் சிறப்பாகச் செயல்படும் போது, புதிய, காணப்படாத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறினால் மிகை பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. இந்த நிகழ்வு மாதிரியின் முன்கணிப்பு திறனுக்கு தீங்கு விளைவிக்கும் மற்றும் நிஜ உலக சூழ்நிலைகளில் மோசமான செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும். கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் உள்ள ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்களின் சூழலில், அதிகப்படியான பொருத்தத்தை அடையாளம் காண உதவும் பல குறிகாட்டிகள் உள்ளன.
அதிகப்படியான பொருத்துதலின் ஒரு பொதுவான அறிகுறி, பயிற்சித் தரவுகளில் மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் சரிபார்ப்பு அல்லது சோதனைத் தரவில் அதன் செயல்திறன் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடு ஆகும். ஒரு மாதிரி அதிகமாக பொருத்தப்பட்டால், அது அடிப்படை வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்குப் பதிலாக பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளை "மனப்பாடம்" செய்கிறது. இதன் விளைவாக, இது பயிற்சி தொகுப்பில் அதிக துல்லியத்தை அடையலாம் ஆனால் புதிய தரவுகளில் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய போராடுகிறது. ஒரு தனி சரிபார்ப்பு அல்லது சோதனைத் தொகுப்பில் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதன் மூலம், அதிகப்படியான பொருத்தம் ஏற்பட்டுள்ளதா என்பதை ஒருவர் மதிப்பிடலாம்.
மாடலின் பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு பிழை விகிதங்களுக்கு இடையே உள்ள ஒரு பெரிய வித்தியாசம் அதிகப்படியான பொருத்துதலின் மற்றொரு அறிகுறியாகும். பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது, மாதிரி அதன் அளவுருக்களை சரிசெய்வதன் மூலம் அதன் பிழையை குறைக்க முயற்சிக்கிறது. இருப்பினும், மாதிரி மிகவும் சிக்கலானதாகிவிட்டால் அல்லது அதிக நேரம் பயிற்சியளிக்கப்பட்டால், அது அடிப்படை வடிவங்களுக்குப் பதிலாக பயிற்சித் தரவில் உள்ள இரைச்சலைப் பொருத்த ஆரம்பிக்கலாம். இது குறைந்த பயிற்சி பிழை விகிதத்திற்கு வழிவகுக்கும், ஆனால் கணிசமாக அதிக சரிபார்ப்பு பிழை விகிதம். இந்த பிழை விகிதங்களின் போக்கைக் கண்காணிப்பது அதிகப்படியான பொருத்தத்தை அடையாளம் காண உதவும்.
கூடுதலாக, மாதிரியின் இழப்பு செயல்பாட்டின் நடத்தையை கவனிப்பது, அதிகப்படியான பொருத்தம் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும். இழப்பு செயல்பாடு மாதிரியின் கணிக்கப்பட்ட வெளியீடுகளுக்கும் உண்மையான இலக்குகளுக்கும் இடையிலான வேறுபாட்டை அளவிடுகிறது. அதிகப்படியான பொருத்தப்பட்ட மாதிரியில், சரிபார்ப்புத் தரவின் இழப்பு அதிகரிக்கத் தொடங்கும் போது பயிற்சித் தரவின் இழப்புச் செயல்பாடு தொடர்ந்து குறையக்கூடும். பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளுக்கு மாடல் பெருகிய முறையில் நிபுணத்துவம் பெறுகிறது மற்றும் பொதுமைப்படுத்தும் திறனை இழக்கிறது என்பதை இது குறிக்கிறது.
அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்க ஒழுங்குபடுத்தும் நுட்பங்களையும் பயன்படுத்தலாம். ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் இழப்பு செயல்பாட்டிற்கு ஒரு அபராத காலத்தை அறிமுகப்படுத்துகிறது, மாதிரி மிகவும் சிக்கலானதாக மாறுவதை ஊக்கப்படுத்துகிறது. L1 அல்லது L2 முறைப்படுத்தல், கைவிடுதல் அல்லது முன்கூட்டியே நிறுத்துதல் போன்ற நுட்பங்கள் மாதிரியின் கற்றல் செயல்முறைக்கு தடைகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம் அதிகப்படியான பொருத்துதலைத் தணிக்க உதவும்.
பயிற்சித் தரவின் அளவு மற்றும் தரம், மாதிரி கட்டமைப்பின் சிக்கலான தன்மை மற்றும் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட ஹைபர்பாராமீட்டர்கள் உள்ளிட்ட பல்வேறு காரணிகளால் அதிகப்படியான பொருத்தம் பாதிக்கப்படலாம் என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். எனவே, அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தவிர்ப்பதற்காக மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்து மதிப்பீடு செய்யும் போது இந்தக் காரணிகளை கவனமாக மதிப்பீடு செய்வது முக்கியம்.
ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்களில் அதிகப்படியான பொருத்தத்தை அங்கீகரிப்பது, சரிபார்ப்பு அல்லது சோதனை தரவுகளின் செயல்திறனை பகுப்பாய்வு செய்வது, பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு பிழை விகிதங்களுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் கண்காணித்தல், இழப்பு செயல்பாட்டின் நடத்தையை கவனிப்பது மற்றும் முறைப்படுத்துதல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துதல். இந்த குறிகாட்டிகளைப் புரிந்துகொண்டு, பொருத்தமான நடவடிக்கைகளை எடுப்பதன் மூலம், அதிகப்படியான பொருத்துதலின் தீங்கு விளைவிக்கும் விளைவுகளைத் தணிக்கவும், மேலும் வலுவான மற்றும் பொதுவான மாதிரிகளை உருவாக்கவும் முடியும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள்:
- ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (DNN) அடிப்படையில் ஒரு மாதிரியை வரையறுத்து பயிற்சி அளிப்பதாக ஆழ்ந்த கற்றல் விளக்க முடியுமா?
- கூகிளின் டென்சர்ஃப்ளோ கட்டமைப்பானது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் (எ.கா. குறியீட்டை உள்ளமைவுடன் மாற்றுவது) சுருக்கத்தின் அளவை அதிகரிக்க முடியுமா?
- தரவுத்தொகுப்பு பெரியதாக இருந்தால், ஒருவருக்கு குறைவான மதிப்பீடு தேவை, அதாவது மதிப்பீட்டிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் பகுதியை தரவுத்தொகுப்பின் அளவு அதிகரிப்பதன் மூலம் குறைக்க முடியும் என்பது சரியானதா?
- ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பின் (DNN) மறைக்கப்பட்ட வாதமாக வழங்கப்பட்ட வரிசையை மாற்றுவதன் மூலம், தனித்தனி அடுக்குகளில் உள்ள அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் முனைகளின் எண்ணிக்கையை ஒருவர் எளிதாகக் கட்டுப்படுத்த முடியுமா?
- நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்றால் என்ன?
- ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஏன் ஆழம் என்று அழைக்கப்படுகின்றன?
- DNN இல் அதிக முனைகளைச் சேர்ப்பதால் ஏற்படும் நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் என்ன?
- மறைந்து வரும் சாய்வு பிரச்சனை என்றால் என்ன?
- நேரியல் மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடும்போது ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துவதில் உள்ள சில குறைபாடுகள் என்ன?
- DNN வகைப்படுத்தியில் என்ன கூடுதல் அளவுருக்கள் தனிப்பயனாக்கப்படலாம், மேலும் அவை ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பை எவ்வாறு நன்றாகச் சரிப்படுத்த உதவுகின்றன?