गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा, विशेष गरी मोडेल मूल्याङ्कन र कार्यसम्पादन मूल्याङ्कनको सन्दर्भमा, नमूनाभन्दा बाहिरको हानि र प्रमाणीकरण हानि बीचको भिन्नताले सर्वोपरि महत्त्व राख्छ। यी अवधारणाहरू बुझ्न उनीहरूको गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको प्रभावकारिता र सामान्यीकरण क्षमताहरू बुझ्ने लक्ष्य राख्ने चिकित्सकहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ।
यी सर्तहरूको जटिलताहरूमा जानको लागि, पहिले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको सन्दर्भमा प्रशिक्षण, प्रमाणीकरण, र परीक्षण डेटासेटहरूको आधारभूत अवधारणाहरू बुझ्नु आवश्यक छ। गहिरो सिकाइ मोडेलको विकास गर्दा, डेटासेटलाई सामान्यतया तीन मुख्य उपसमूहहरूमा विभाजन गरिन्छ: प्रशिक्षण सेट, प्रमाणीकरण सेट, र परीक्षण सेट। तालिम सेट मोडेललाई प्रशिक्षित गर्न प्रयोग गरिन्छ, वजन र पूर्वाग्रहहरू समायोजन गरी घाटा कार्यलाई कम गर्न र भविष्यवाणी गर्ने कार्यसम्पादन बढाउन। अर्कोतर्फ, प्रमाणीकरण सेटले हाइपरप्यामिटरहरूलाई राम्रोसँग ट्युन गर्न र प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा ओभरफिटिंग रोक्न प्रयोग गरिने स्वतन्त्र डेटासेटको रूपमा कार्य गर्दछ। अन्तमा, परीक्षण सेटलाई नदेखेको डाटामा मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिन्छ, यसको सामान्यीकरण क्षमताहरूमा अन्तरदृष्टि प्रदान गर्दछ।
नमूना बाहिरको हानि, जसलाई परीक्षण हानि पनि भनिन्छ, मोडेललाई प्रशिक्षित र प्रमाणीकरण गरिसकेपछि परीक्षण सेटमा गणना गरिएको त्रुटि मेट्रिकलाई जनाउँछ। यसले नदेखेको डाटामा मोडेलको कार्यसम्पादनलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ र नयाँ, नदेखिएका उदाहरणहरूमा सामान्यीकरण गर्ने क्षमताको महत्त्वपूर्ण सूचकको रूपमा कार्य गर्दछ। नमूनाको बाहिरको हानि मोडेलको भविष्यवाणी गर्ने शक्तिको मूल्याङ्कन गर्नको लागि एक प्रमुख मेट्रिक हो र यसलाई प्राय: उत्कृष्ट प्रदर्शन गर्ने एक चयन गर्न विभिन्न मोडेलहरू वा ट्युनिङ कन्फिगरेसनहरू तुलना गर्न प्रयोग गरिन्छ।
अर्कोतर्फ, प्रमाणीकरण हानि भनेको प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा प्रमाणीकरण सेटमा गणना गरिएको त्रुटि मेट्रिक हो। यो डेटामा मोडेलको कार्यसम्पादन निगरानी गर्न प्रयोग गरिन्छ जसमा यसलाई प्रशिक्षण दिइएको छैन, ओभरफिटिंग रोक्न र सिकाउने दर, ब्याच साइज, वा नेटवर्क आर्किटेक्चर जस्ता हाइपरपेरामिटरहरूको चयनलाई मार्गदर्शन गर्न मद्दत गर्दछ। प्रमाणीकरण हानिले मोडेल प्रशिक्षणको क्रममा बहुमूल्य प्रतिक्रिया प्रदान गर्दछ, जसले अभ्यासकर्ताहरूलाई मोडेल अप्टिमाइजेसन र ट्युनिङ सम्बन्धी सूचित निर्णयहरू गर्न सक्षम पार्छ।
यो नोट गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि जब प्रमाणीकरण हानि मोडेल विकास र फाइन-ट्यूनिंगको लागि एक आवश्यक मेट्रिक हो, मोडेलको प्रदर्शनको अन्तिम मापन यसको नमूना बाहिरको हानिमा हुन्छ। नमूना बाहिरको हानिले मोडेलले नयाँ, नदेखेको डाटालाई कत्तिको राम्रोसँग सामान्यीकरण गर्छ र यसको वास्तविक-विश्व प्रयोज्यता र भविष्यवाणी गर्ने शक्तिको मूल्याङ्कन गर्नको लागि महत्वपूर्ण मेट्रिक हो भनेर प्रतिबिम्बित गर्दछ।
गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको मूल्याङ्कन र अप्टिमाइजेसनमा नमूना बाहिरको हानि र प्रमाणीकरण हानिले फरक तर पूरक भूमिका खेल्छ। जबकि प्रमाणीकरण हानिले प्रशिक्षणको क्रममा मोडेलको विकास र हाइपरपेरामिटर ट्युनिङलाई मार्गदर्शन गर्दछ, नमूना बाहिरको हानिले नदेखेको डाटामा मोडेलको सामान्यीकरण क्षमताहरूको निश्चित मूल्याङ्कन प्रदान गर्दछ, मोडेल प्रदर्शन मूल्याङ्कनका लागि अन्तिम बेन्चमार्कको रूपमा सेवा गर्दै।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन:
- यदि कसैले कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कमा रङ छविहरू पहिचान गर्न चाहन्छ भने, के ग्रे स्केल छविहरू पुन: पहिचान गर्दा अर्को आयाम थप्नु पर्छ?
- के सक्रियता प्रकार्यलाई मस्तिष्कमा न्युरोनको नक्कल गर्न सकिन्छ वा फायरिङको साथमा?
- के PyTorch लाई केहि अतिरिक्त प्रकार्यहरु संग GPU मा चलिरहेको NumPy संग तुलना गर्न सकिन्छ?
- PyTorch रन न्यूरल नेटवर्क मोडेल वा matplotlib को व्यावहारिक विश्लेषणको लागि एक टेन्सर बोर्ड प्रयोग गर्नुपर्छ?
- के PyTorch लाई GPU मा चलिरहेको NumPy सँग तुलना गर्न सकिन्छ केहि अतिरिक्त प्रकार्यहरु संग?
- यो प्रस्ताव साँचो वा गलत हो "वर्गीकरण न्यूरल नेटवर्कको लागि परिणाम वर्गहरू बीचको सम्भाव्यता वितरण हुनुपर्छ।"
- के PyTorch मा धेरै GPU हरूमा गहिरो शिक्षा न्यूरल नेटवर्क मोडेल चलाउनु धेरै सरल प्रक्रिया हो?
- के एक नियमित न्यूरल नेटवर्क लगभग 30 बिलियन चर को कार्य संग तुलना गर्न सकिन्छ?
- सबैभन्दा ठूलो कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क के हो?
- यदि इनपुट भनेको numpy arrays भण्डारण गर्ने तापम्यापको सूची हो जुन ViTPose को आउटपुट हो र प्रत्येक numpy फाइलको आकार [1, 17, 64, 48] शरीरमा 17 मुख्य बिन्दुहरूसँग सम्बन्धित छ भने, कुन एल्गोरिदम प्रयोग गर्न सकिन्छ?
EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्