မော်ဒယ်တစ်ခု အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျ ဖြစ်မဖြစ်ကို အသိအမှတ်ပြုရန်၊ အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်း၏ သဘောတရားနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတွင် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရပါမည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ထူးထူးခြားခြား ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ယေဘုယျမဖော်ပြသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဤဖြစ်စဉ်သည် မော်ဒယ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းကို ထိခိုက်စေပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းမှုဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။ Google Cloud Machine Learning အတွင်းရှိ နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများ၏ ဆက်စပ်အခြေအနေတွင်၊ လွန်လွန်ကဲကဲ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည့် ညွှန်ကိန်းများစွာရှိပါသည်။
သာလွန်ကောင်းမွန်ခြင်း၏ ဘုံလက္ခဏာတစ်ခုမှာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပေါ်ရှိ မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တရားဝင်အတည်ပြုခြင်း သို့မဟုတ် စမ်းသပ်မှုဒေတာအပေါ် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်တို့ကြား သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သောအခါ အရင်းခံပုံစံများကို သင်ယူမည့်အစား လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများကို "အလွတ်ကျက်" စေသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးသတ်မှတ်မှုတွင် မြင့်မားသောတိကျမှုကို ရရှိနိုင်သော်လည်း ဒေတာအသစ်အတွက် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ရုန်းကန်နေရပါသည်။ သီးခြားအတည်ပြုချက် သို့မဟုတ် စမ်းသပ်မှုအစုံတွင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့်၊ အလွန်အကျွံဖြစ်သွားခြင်းရှိမရှိ အကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။
အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ခြင်း၏နောက်ထပ်ညွှန်ပြချက်မှာ မော်ဒယ်၏လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် မှန်ကန်မှုဆိုင်ရာအမှားအယွင်းနှုန်းများအကြား ကြီးမားသောကွာခြားချက်ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ဘောင်များကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် ၎င်း၏အမှားကို လျှော့ချရန် ကြိုးစားသည်။ သို့သော်၊ မော်ဒယ်သည် ရှုပ်ထွေးလွန်းသည် သို့မဟုတ် အကြာကြီးလေ့ကျင့်ပါက၊ ၎င်းသည် အရင်းခံပုံစံများထက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ဆူညံသံကို စတင်လိုက်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေး အမှားအယွင်းနှုန်း နည်းပါးသော်လည်း အတည်ပြုမှု အမှားအယွင်းနှုန်း သိသိသာသာ မြင့်မားသည်။ ဤအမှားအယွင်းနှုန်းများ၏ လမ်းကြောင်းကို စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
ထို့အပြင်၊ မော်ဒယ်လ်၏ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းဖြင့် အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်းအတွက် ထိုးထွင်းအမြင်များကို ပေးနိုင်ပါသည်။ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်သည် မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းထားသော ထွက်ပေါက်များနှင့် အမှန်တကယ်ပစ်မှတ်များကြား ကွာဟချက်ကို တိုင်းတာသည်။ အံဝင်ခွင်ကျရှိသော မော်ဒယ်တစ်ခုတွင်၊ အတည်ပြုချက်ဒေတာတွင် ဆုံးရှုံးမှုများ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်သည် ဆက်လက်လျော့ကျသွားနိုင်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများအတွက် အထူးပြုမော်ဒယ်ဖြစ်လာပြီး ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း မရှိတော့ကြောင်း ညွှန်ပြနေသည်။
အလွန်အကျွံမဖြစ်အောင် ထိန်းညှိခြင်းနည်းစနစ်ကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ မော်ဒယ်ကို ရှုပ်ထွေးလွန်းအားကြီးအောင် တွန်းအားပေးခြင်းဖြင့် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်အတွက် ပြစ်ဒဏ်ကို ကြီးကြီးကျယ်ကျယ်ပြုလုပ်ပေးသည်။ L1 သို့မဟုတ် L2 ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ကျောင်းထွက်ခြင်း သို့မဟုတ် စောစီးစွာရပ်တန့်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများသည် မော်ဒယ်၏သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကန့်သတ်ချက်များကိုပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ခြင်းကို လျော့ပါးသက်သာစေနိုင်သည်။
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရွယ်အစားနှင့် အရည်အသွေး၊ မော်ဒယ်ဗိသုကာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ရွေးချယ်ထားသော hyperparameters များအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော အကျုံးဝင်မှုကို သတိပြုမိရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ အလွန်အကျွံမဝတ်မိစေရန် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်စဉ်တွင် အဆိုပါအချက်များအား ဂရုတစိုက်အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများတွင် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နေသည်ကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် တရားဝင်ခြင်း သို့မဟုတ် စမ်းသပ်မှုဒေတာတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း၊ လေ့ကျင့်မှုနှင့် တရားဝင်မှုဆိုင်ရာ အမှားအယွင်းနှုန်းများကြားခြားနားချက်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ ဤအညွှန်းကိန်းများကို နားလည်ပြီး သင့်လျော်သောအတိုင်းအတာများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ တစ်ဦးသည် အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်း၏ ဆိုးကျိုးများကို လျော့ပါးစေပြီး ပိုမိုကြံ့ခိုင်၍ ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်သော မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်နိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ:
- နက်ရှိုင်းသော သင်ယူခြင်းအား နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ကို အခြေခံ၍ စံပြတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပါသလား။
- Google ၏ TensorFlow မူဘောင်သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် စိတ်ကူးယဉ်မှုအဆင့်ကို တိုးမြှင့်နိုင်ပါသလား (ဥပမာ- ကုဒ်ကိုဖွဲ့စည်းမှုပုံစံဖြင့် အစားထိုးခြင်း)။
- ဒေတာအတွဲသည် ကြီးမားပါက အကဲဖြတ်ရန် နည်းရန် လိုအပ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည့် ဒေတာအတွဲ၏ အပိုင်းကို ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစား တိုးလာခြင်းဖြင့် လျော့သွားနိုင်သည် မှန်ကန်ပါသလား။
- နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ၏ လျှို့ဝှက်အငြင်းပွားမှုအဖြစ် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အလွှာတစ်ခုချင်းစီရှိ အလွှာအရေအတွက်နှင့် နံပါတ်များကို (ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့်) အလွယ်တကူ ထိန်းချုပ်နိုင်မည်နည်း။
- အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကား အဘယ်နည်း။
- နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အဘယ်ကြောင့် နက်ရှိုင်းစွာ ခေါ်ဝေါ်သနည်း။
- DNN သို့ နောက်ထပ် node များထည့်ခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကား အဘယ်နည်း။
- ပျောက်ကွယ်နေသော gradient ပြဿနာက ဘာလဲ။
- မျဉ်းဖြောင့်ပုံစံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
- DNN အမျိုးအစားခွဲခြားမှုတွင် မည်သည့် ထပ်ဆောင်းဘောင်များကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သနည်း၊ ၎င်းတို့သည် နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းအတွက် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
Deep neural networks နှင့် estimators များတွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။