ਕੀ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦਾ ਇੱਕ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਇਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ
ਕੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੋਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹਨ
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ?
ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਕਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਨਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੀ ਨੀਂਹ ਹਨ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਰਤਾਰਾ ਹੈ ਜੋ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/ADL ਐਡਵਾਂਸਡ ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਨਿ Neਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬੁਨਿਆਦ
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਕੁਝ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦੇ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕਈ ਸੰਭਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੁੱਦੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਵੱਡੇ ਨਿਊਰਲ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਡਰਾਪਆਉਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਡਰਾਪਆਊਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਰਾਪਆਉਟ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਇੱਕ ਅੰਸ਼ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੀ ਹੈ
ML ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰ ਕੀ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਈ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ML ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ML-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵਿਤ ਤਰੀਕੇ ਕੀ ਹਨ?
TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵਿਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ APIs ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸੋਧਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਾਂਗੇ। 1. ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਜਲਦੀ ਰੋਕਣਾ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਜਲਦੀ ਰੋਕਣਾ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ। ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮਾੜਾ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਟਾਪਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਕੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ
- 1
- 2