Pochopení regulace vlakového pásma v hlubokých neuronových sítích

Trainband je termín používaný v kontextu strojového učení, konkrétně v oblasti neuronových sítí. Týká se typu techniky regularizace, která se používá k zabránění nadměrnému přizpůsobení v hlubokých neuronových sítích.……Přeplnění nastává, když je model příliš dobře trénován na trénovacích datech a stává se příliš specializovaným, což vede ke špatnému výkonu na nových, neviditelných datech. To se může stát, když je model příliš složitý a má příliš mnoho parametrů vzhledem k množství dostupných tréninkových dat.…… Regulace vlakového pásma funguje tak, že k funkci ztráty přidá penalizační člen, který povzbudí model, aby měl hladké a nepřetržité rozložení hmotnosti, spíše než zubaté nebo špičaté rozvody, které mohou vést k nadměrnému vybavení. Trestní termín je založen na velikosti závaží a používá se během tréninku k odrazení od velkých závaží, které by mohly naznačovat přetížení.… Myšlenkou regularizace vlakového pásu je povzbudit model, aby se naučil více zobecňující vlastnosti, které jsou méně specifické pro tréninková data. , což může pomoci zlepšit jeho výkon na nových datech. Přidáním omezení hladkosti do funkce ztráty je model nucen naučit se robustnější a přenositelné funkce, spíše než příliš specializované funkce, které dobře fungují pouze na trénovacích datech. hluboké neuronové sítě v různých aplikacích, včetně klasifikace obrazu, detekce objektů a zpracování přirozeného jazyka. Obvykle se používá ve spojení s jinými technikami regularizace, jako je odpadnutí a úbytek hmotnosti, k dosažení ještě lepších výsledků.