การทำความเข้าใจแบบแปรผัน: เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
Variformly เป็นคำที่ใช้ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียม หมายถึงเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานประเภทหนึ่งที่ใช้ในการป้องกันการพอดีมากเกินไปในโมเดล
การโอเวอร์ฟิตติ้งเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองซับซ้อนเกินไปและเรียนรู้สิ่งรบกวนในข้อมูลการฝึก แทนที่จะเป็นรูปแบบพื้นฐาน ซึ่งอาจส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานทั่วไปไม่ดีกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 และ L2 ใช้เพื่อลงโทษน้ำหนักจำนวนมากและป้องกันการใส่มากเกินไป
Variformly เป็นการทำให้เป็นมาตรฐานประเภทหนึ่งโดยเฉพาะซึ่งมีพื้นฐานอยู่บนแนวคิดของ "การทำให้เป็นมาตรฐานที่อิงตามความแปรปรวน" แนวคิดก็คือการเพิ่มคำศัพท์ให้กับฟังก์ชันการสูญเสียที่เป็นสัดส่วนกับความแปรปรวนของการทำนายของแบบจำลอง จากนั้นคำนี้จะถูกปรับให้เหมาะสมพร้อมกับพารามิเตอร์โมเดลที่เหลือในระหว่างการฝึก ข้อได้เปรียบหลักของ variformly คือมันสามารถมีประสิทธิผลมากกว่าเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานแบบดั้งเดิม เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 และ L2 ในบางกรณี เนื่องจากความแปรปรวนจะขึ้นอยู่กับความแปรปรวนของการทำนายของแบบจำลอง มากกว่าขนาดของน้ำหนัก เป็นผลให้อาจมีความไวน้อยลงต่อการเลือกไฮเปอร์พารามิเตอร์และสามารถปรับให้เข้ากับข้อมูลประเภทต่างๆ ได้ดีขึ้น
มีการนำไปใช้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียมและการถดถอยโลจิสติก มีการแสดงให้เห็นว่ามีประสิทธิภาพในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานทั่วไปของโมเดลเหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อปริมาณข้อมูลการฝึกมีจำกัด
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
