ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ, ਪਹਿਲਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਉਪ-ਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ। ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ. ਵੈਧਤਾ ਸੈੱਟ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਗਲਤੀ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਮੌਕਿਆਂ 'ਤੇ ਸਾਧਾਰਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੂਚਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਟਿਊਨਿੰਗ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਗਲਤੀ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ, ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਜਾਂ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਚੋਣ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕੀਮਤੀ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਅੰਤਮ ਮਾਪ ਇਸਦੇ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਧਾਰਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ।
ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੀ ਪਰ ਪੂਰਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਅੰਤਮ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ:
- ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਸਲੇਟੀ ਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੋਈ ਹੋਰ ਮਾਪ ਜੋੜਨਾ ਪਵੇਗਾ?
- ਕੀ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਫਾਇਰਿੰਗ ਨਾਲ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪਾਈਟੌਰਚ ਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੈਂਸਰ ਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ "ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
- ਕੀ PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ?
- ਕੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੀਟਮੈਪ ਦੀ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ViTPose ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਦੀ ਸ਼ਕਲ [1, 17, 64, 48] ਸਰੀਰ ਦੇ 17 ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਹੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ EITC/AI/DLPP ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ