Nambah jumlah neuron ing lapisan jaringan syaraf tiruan pancen bisa nyebabake risiko memori sing luwih dhuwur, sing bisa nyebabake overfitting. Overfitting occurs nalika model sinau rincian lan gangguan ing data latihan kanggo ombone sing impact negatif ing kinerja model ing data ora katon. Iki minangka masalah umum ing machine learning, kalebu jaringan saraf, lan bisa nyuda kemampuan generalisasi model kasebut.
Nalika jaringan saraf duwe akeh banget neuron ing lapisan tartamtu, iku nambah kapasitas model kanggo sinau pola rumit sing ana ing data latihan. Kapasitas sing luwih dhuwur iki bisa nyebabake jaringan ngeling-eling conto latihan tinimbang sinau pola dhasar sing umume data sing ora katon. Akibaté, model kasebut bisa nindakake kanthi apik banget ing data latihan nanging gagal kanggo generalize data anyar, ora katon, anjog kanggo kinerja miskin ing aplikasi donya nyata.
Kanggo luwih ngerti konsep iki, nimbang conto ing ngendi jaringan saraf dilatih kanggo nggolongake gambar kucing lan asu. Yen jaringan duwe jumlah neuron sing akeh banget ing lapisan tartamtu, mula bisa ngeling-eling fitur tartamtu saka gambar latihan, kayata latar mburi utawa kondisi cahya, tinimbang fokus ing mbedakake karakteristik antarane kucing lan asu. Iki bisa nyebabake overfitting, ing ngendi model kasebut ora apik nalika ditampilake gambar sing durung katon sadurunge, amarga durung sinau fitur penting sing mbedakake antarane rong kelas kasebut.
Salah sawijining pendekatan umum kanggo nyuda risiko overfitting nalika nambah jumlah neuron ing lapisan jaringan saraf yaiku liwat teknik regularisasi. Cara regularisasi, kayata regularisasi L1 lan L2, putus sekolah, lan mandheg awal, digunakake kanggo nyegah jaringan dadi rumit lan overfitting data latihan. Teknik-teknik kasebut ngenalake kendala sajrone proses latihan, nyengkuyung model supaya fokus sinau pola penting ing data tinimbang ngeling-eling conto tartamtu.
Nalika nambah jumlah neuron ing lapisan jaringan syaraf tiruan bisa nambah kapasitas model kanggo sinau pola ruwet, iku uga mundhakaken risiko apal lan overfitting. Nggunakake teknik regularisasi sing cocog iku penting kanggo nggawe keseimbangan antarane kerumitan model lan kinerja generalisasi, supaya jaringan saraf bisa sinau kanthi efektif saka data tanpa overfitting.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
- Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
- Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
- Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
- Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
- Apa iku TOCO?
- Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
- Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
- Apa API tetangga paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
Pitakon lan jawaban liyane:
- Lapangan: Kacerdhasan gawéyan
- program: Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals (pindhah menyang program sertifikasi)
- Pawulangan: Masalah overfitting lan underfitting (pindhah menyang pelajaran sing gegandhengan)
- Topik: Ngatasi masalah overfitting lan underfitting model - bagean 1 (pindhah menyang topik sing gegandhengan)