ความคงทนในแมชชีนเลิร์นนิง: เหตุใดจึงสำคัญและจะวัดผลได้อย่างไร
ความคงทนในการเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงความสามารถของโมเดลในการทำงานได้ดีกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นซึ่งอาจแตกต่างจากข้อมูลการฝึก แบบจำลองที่แข็งแกร่งคือแบบจำลองที่สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่คาดคิดหรือมีสัญญาณรบกวนได้โดยไม่พังทลายหรือให้ผลลัพธ์ที่ไร้สาระ หรืออีกนัยหนึ่ง แบบจำลองที่แข็งแกร่งคือแบบจำลองที่สามารถทนต่อความไม่แน่นอนหรือความแปรปรวนในระดับหนึ่งของข้อมูลอินพุต และยังคงให้การคาดการณ์ที่แม่นยำ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งข้อมูลมักจะมีสัญญาณรบกวน ไม่สมบูรณ์ หรือไม่แน่นอน
มีหลายวิธีในการวัดความทนทานของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึง:
1 การทดสอบนอกตัวอย่าง: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการทดสอบแบบจำลองกับข้อมูลใหม่ที่ไม่ได้ใช้ระหว่างการฝึกอบรมเพื่อดูว่าแบบจำลองทำงานได้ดีเพียงใด
2 การตรวจสอบความถูกต้องข้าม: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการแยกข้อมูลที่มีอยู่ออกเป็นหลายชุดย่อยและฝึกแบบจำลองบนชุดย่อยหนึ่งขณะทดสอบกับอีกชุดหนึ่งเพื่อประเมินประสิทธิภาพของมันกับข้อมูลที่มองไม่เห็น
3 ตัววัดความคงทน: มีตัววัดหลายตัวที่สามารถใช้เพื่อวัดความคงทนของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น ค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (MSE) หรือค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยราก (RMSE)
4 การโจมตีฝ่ายตรงข้าม: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการส่งเสียงรบกวนหรือการก่อกวนโดยเจตนาในข้อมูลอินพุตเพื่อดูว่าแบบจำลองสามารถรับมือกับการโจมตีประเภทนี้ได้ดีเพียงใด
โดยการวัดความแข็งแกร่งของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะได้รับความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับข้อจำกัดและความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น และดำเนินการเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการใช้งานจริง
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
