আপনি কিভাবে জানেন যে আপনার মডেল ওভারফিটিং?

2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44

ওভারফিটিং সন্দেহ হয় যখন মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত ডেটার ক্ষেত্রে সঠিকতা বেশি মডেল কিন্তু নতুন তথ্যের সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে কমে যায়। কার্যকরভাবে মডেল জানে প্রশিক্ষণ তথ্য ভাল কিন্তু সাধারণীকরণ না. এই তোলে মডেল ভবিষ্যদ্বাণীর মতো উদ্দেশ্যে অকেজো।

আরও জেনে নিন, মডেল ওভারফিটিং হলে কী করবেন?

ওভারফিটিং হ্যান্ডলিং

1. স্তরগুলি অপসারণ করে বা লুকানো স্তরগুলিতে উপাদানগুলির সংখ্যা হ্রাস করে নেটওয়ার্কের ক্ষমতা হ্রাস করুন৷
2. নিয়মিতকরণ প্রয়োগ করুন, যা বড় ওজনের জন্য ক্ষতির ফাংশনে খরচ যোগ করার জন্য নেমে আসে।
3. ড্রপআউট স্তরগুলি ব্যবহার করুন, যা শূন্যে সেট করে নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলিকে এলোমেলোভাবে সরিয়ে দেবে৷

কেউ প্রশ্ন করতে পারে, সিদ্ধান্ত গাছে ওভারফিটিং কী? ওভার-ফিটিং এটি এমন একটি ঘটনা যেখানে শেখার সিস্টেমটি প্রদত্ত প্রশিক্ষণের ডেটাকে এতটাই শক্তভাবে ফিট করে যে এটি প্রশিক্ষণহীন ডেটার ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে ভুল হবে। ভিতরে সিদ্ধান্ত গাছ , অতিরিক্ত ফিটিং ঘটে যখন গাছ প্রশিক্ষণ ডেটা সেটের সমস্ত নমুনা পুরোপুরি ফিট করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

উপরন্তু, মডেল ওভারফিটিং এর কারণ কি?

ওভারফিটিং ঘটে যখন a মডেল প্রশিক্ষণের ডেটাতে বিশদ এবং গোলমাল শেখে যে পরিমাণে এটির কার্যকারিতাকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে মডেল নতুন ডেটাতে। এর অর্থ হল প্রশিক্ষণের ডেটাতে গোলমাল বা এলোমেলো ওঠানামা তুলে ধরে এবং ধারণা হিসাবে শিখেছে মডেল.

আমি কিভাবে আন্ডারফিটিং জানি?

একটি মডেল ফিট করে যখন এটি মডেল করার চেষ্টা করা ডেটার ক্ষেত্রে খুব সহজ। এক সনাক্ত করার উপায় এই ধরনের পরিস্থিতি হল বায়াস-ভ্যারিয়েন্স পন্থা ব্যবহার করা, যাকে এভাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে: যখন আপনার উচ্চ পক্ষপাত থাকে তখন আপনার মডেলটি ফিট করা হয়।