Γλωσσάριο

Διασταυρούμενη επικύρωση (cross-validation)

Τι είναι Διασταυρούμενη επικύρωση (cross-validation);

Η διασταυρούμενη επικύρωση (cross-validation) είναι μια μέθοδος για τον έλεγχο του πόσο καλά γενικεύει ένα μοντέλο σε νέα, άγνωστα δεδομένα. Στη διασταυρούμενη επικύρωση k διπλώσεων, τα δεδομένα χωρίζονται σε k μέρη· το μοντέλο εκπαιδεύεται k φορές σε k−1 μέρη και δοκιμάζεται κάθε φορά στο υπόλοιπο μέρος, και στη συνέχεια υπολογίζεται ο μέσος όρος των αποτελεσμάτων. Αυτό βοηθά να εντοπίζεται η υπερπροσαρμογή και να συγκρίνονται δίκαια μοντέλα ή ρυθμίσεις, ιδίως όταν υπάρχουν λίγα δεδομένα.

Θέματα

Αξιολόγηση μοντέλων
επικύρωση
Μηχανική μάθηση

Δοκιμάστε το KI.ordo

Πράκτορες, ροές εργασιών και πρότυπα σε έναν χώρο εργασίας – δωρεάν επίδειξη 24 ωρών.

Έναρξη επίδειξης

← Όλοι οι όροι

Σχετικοί όροι

Overfitting

Η υπερπροσαρμογή (overfitting) προκύπτει όταν ένα μοντέλο απομνημονεύει τα δεδομένα εκπαίδευσης, συμπεριλαμβανομένων τυχαίων ιδιομορφιών και θορύβου, αντί να συλλαμβάνει γενικά ισχύοντα πρότυπα. Τότε φαίνεται πολύ ακριβές στα γνωστά δεδομένα, αλλά αποδίδει άσχημα σε νέα. Ένα μεγάλο χάσμα ανάμεσα στο σφάλμα εκπαίδευσης και δοκιμής είναι τυπική ένδειξη. Τα αντίμετρα περιλαμβάνουν περισσότερα ή πιο ποικίλα δεδομένα, απλούστερα μοντέλα, κανονικοποίηση, dropout και διασταυρούμενη επικύρωση.

ποιότητα μοντέλου
εκπαίδευση
+1

Σφάλμα γενίκευσης

Το σφάλμα γενίκευσης μετρά πόσο αποκλίνει ένα μοντέλο ΤΝ σε νέα, άγνωστα μέχρι τώρα δεδομένα – σε αντίθεση με το σφάλμα του στα δεδομένα εκπαίδευσης. Μεγάλο χάσμα μεταξύ των δύο υποδεικνύει υπερπροσαρμογή: το μοντέλο απομνημόνευσε παραδείγματα αντί να μάθει γενικά μοτίβα. Εκτιμάται με δεδομένα δοκιμής που κρατήθηκαν στην άκρη ή με διασταυρούμενη επικύρωση. Είναι το μέγεθος που μετράει πραγματικά, επειδή στην πράξη ένα μοντέλο συναντά σχεδόν μόνο νέες περιπτώσεις.

Μηχανική μάθηση
Αξιολόγηση μοντέλων
+1

Βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων

Οι υπερπαράμετροι είναι ρυθμίσεις που ορίζονται πριν από την εκπαίδευση ενός μοντέλου, όπως ο ρυθμός μάθησης, ο αριθμός των στρωμάτων ή η ένταση της κανονικοποίησης. Η βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων αναζητά συστηματικά τον συνδυασμό που αποδίδει καλύτερα σε δεδομένα επικύρωσης, για παράδειγμα με αναζήτηση πλέγματος (grid search), τυχαία αναζήτηση ή Bayesian βελτιστοποίηση. Οι σωστά επιλεγμένες τιμές βελτιώνουν την ακρίβεια και μειώνουν την υπερ- ή υποπροσαρμογή, αλλά η αναζήτηση κοστίζει υπολογιστικό χρόνο.

Training
ποιότητα μοντέλου
+1

Δεδομένα εκπαίδευσης

Τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι τα παραδείγματα από τα οποία ένα μοντέλο ΤΝ μαθαίνει πρότυπα: μεγάλες συλλογές κειμένων για γλωσσικά μοντέλα, εικόνες με ετικέτες για μοντέλα εικόνας. Η ποιότητα, η ποικιλία και η επικαιρότητά τους καθορίζουν σε μεγάλο βαθμό πόσο αξιόπιστο και δίκαιο είναι ένα μοντέλο και πόσο ενημερωμένες θα είναι οι γνώσεις του. Για τους οργανισμούς έχει επίσης σημασία αν ένας πάροχος χρησιμοποιεί τα δεδομένα πελατών που εισάγουν για περαιτέρω εκπαίδευση.

Δεδομένα
Training
+1