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Dropout ist eine Regularisierungstechnik in der KI, insbesondere in neuronalen Netzwerken, die Überanpassung bekämpft, indem während des Trainings zufällig Neuronen deaktiviert werden und so ein robustes Merkmalslernen sowie eine verbesserte Generalisierung auf neue Daten fördert.
Overfitting ist ein entscheidendes Konzept in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (ML). Es tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt, einschließlich Rauschen, was zu einer schlechten Generalisierung bei neuen Daten führt. Erfahren Sie, wie Sie Overfitting mit effektiven Techniken erkennen und verhindern können.
Regularisierung in der künstlichen Intelligenz (KI) bezeichnet eine Reihe von Techniken, die dazu dienen, Überanpassung (Overfitting) in Machine-Learning-Modellen während des Trainings durch das Einführen von Einschränkungen zu verhindern, um eine bessere Generalisierung auf unbekannte Daten zu ermöglichen.
Underfitting tritt auf, wenn ein Machine-Learning-Modell zu einfach ist, um die zugrunde liegenden Muster der Trainingsdaten zu erfassen. Dies führt zu schlechter Leistung sowohl bei unbekannten als auch bei Trainingsdaten, oft aufgrund mangelnder Modellkomplexität, unzureichendem Training oder unzureichender Merkmalsauswahl.
