ニューラルネットワークの構築における再訓練の問題を回避するには、最初に主な理由を決定し、次にそれらを排除するために適切なアクションを実行する必要があります。
再訓練は、学習のためのデータポイントが小さすぎることによって引き起こされる可能性があります。その結果、モデルは教育データを覚えており、一般化された特性を学習しません。これを回避するには、トレーニング用のかなり大きなデータセットが必要です。さらに、モデルが幅広いデータで研究していることを保証するために、クロス検証やデータボリュームの増加などのアプローチを使用する必要があります。
再訓練のもう1つのソースは、モデルにあまりにも多くのパラメーターを使用することであり、その合併症につながる可能性があります。これを回避するには、L1やL2などの調節方法を使用してパラメーターの数を制限することが非常に重要です。さらに、モデルが教育データで克服しないことを保証するために、早期停留所などの戦略を使用する必要があります。
最後に、モデルが不明なデータに対して効果的に一般化されていることを確認するには、価値のあるものやパッケージの正規化などの方法を使用する必要があります。リリースは、トレーニング中にニューロンをランダムに「スロー」し、パッケージの正規化は、学習プロセスにおける1つのニューロンの支配を避けるために、各レイヤーの入力を正規化します。これらの戦略を使用して、モデルは以前に調査されていないデータをより効果的に要約できます。
Чтобы избежать проблемы переобучения при построении нейронных сетей, необходимо сначала определить основные причины, а затем предпринять соответствующие действия для их устранения.
Переобучение может быть вызвано слишком малым количеством точек данных для обучения, в результате чего модель запоминает учебные данные, а не учится обобщенным характеристикам. Чтобы избежать этого, необходимо иметь достаточно большой набор данных для обучения. Кроме того, необходимо использовать такие подходы, как перекрестная валидация и увеличение объема данных, чтобы гарантировать, что модель обучается на широком диапазоне данных.
Еще одним источником переобучения является использование слишком большого количества параметров в модели, что может привести к ее усложнению. Чтобы избежать этого, очень важно ограничить количество параметров с помощью методов регуляризации, таких как L1 и L2 регуляризация. Кроме того, необходимо использовать такие стратегии, как ранняя остановка, чтобы гарантировать, что модель не переобучается на учебных данных.
Наконец, для подтверждения того, что модель эффективно обобщается на неизвестные данные, следует использовать такие методы, как отсев и пакетная нормализация. Выбывание "отбрасывает" нейроны случайным образом во время обучения, а пакетная нормализация нормализует входы каждого слоя, чтобы избежать доминирования какого-либо одного нейрона в процессе обучения. Используя эти стратегии, модель может более эффективно обобщать ранее не изученные данные.