Eroarea de antrenare indică cât se abat predicțiile unui model de la valorile corecte exact pe datele pe care a fost antrenat. În sine, spune puțin: contează comparația cu eroarea de generalizare pe date noi. O eroare de antrenare mare indică subajustare; o eroare de antrenare foarte mică, combinată cu o eroare mare pe datele de testare, semnalizează de obicei supraajustare.
Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.
Porniți demo-ulEroarea de generalizare măsoară cât de mult greșește un model IA pe date noi, nevăzute anterior – spre deosebire de eroarea sa pe datele de antrenare. O diferență mare între cele două indică supraînvățare (overfitting): modelul a memorat exemple în loc să învețe tipare generale. Se estimează cu ajutorul unor date de test rezervate sau al validării încrucișate. Este cifra care contează cu adevărat, pentru că în practică un model întâlnește aproape exclusiv cazuri noi.
Supraajustarea (overfitting) apare atunci când un model memorează datele de antrenare, inclusiv particularitățile întâmplătoare și zgomotul, în loc să surprindă tipare general valabile. Pare apoi foarte precis pe datele cunoscute, dar are performanțe slabe pe date noi. O diferență mare între eroarea de antrenare și cea de testare este un semn tipic. Contramăsurile includ mai multe date sau date mai variate, modele mai simple, regularizare, dropout și validare încrucișată.
Subajustarea (underfitting) apare atunci când un model este prea simplu pentru a surprinde relațiile din date. Face atunci multe erori atât pe datele de antrenare, cât și pe date noi, de exemplu când se folosește o dreaptă pentru a reprezenta un tipar clar curbat. Remediile includ un model mai puternic, caracteristici mai informative, antrenare mai îndelungată sau mai puțină regularizare; problema opusă este supraajustarea.
Validarea încrucișată este o metodă de verificare a cât de bine generalizează un model pe date noi, nevăzute. În validarea încrucișată k-fold, datele sunt împărțite în k părți; modelul este antrenat de k ori pe k−1 părți și testat de fiecare dată pe partea rămasă, după care rezultatele sunt mediate. Aceasta ajută la depistarea supraînvățării și la compararea echitabilă a modelelor sau setărilor, mai ales când sunt disponibile puține date.
