Dropout
Dropout je regularizačná technika v AI, najmä v neurónových sieťach, ktorá bojuje proti preučeniu tým, že počas trénovania náhodne vypína neuróny, čím podporuje robustné učenie čŕt a lepšiu generalizáciu na nové dáta.
Prehľadávať všetok obsah označený Regularization
Dropout je regularizačná technika v AI, najmä v neurónových sieťach, ktorá bojuje proti preučeniu tým, že počas trénovania náhodne vypína neuróny, čím podporuje robustné učenie čŕt a lepšiu generalizáciu na nové dáta.
Podprispôsobenie nastáva, keď je model strojového učenia príliš jednoduchý na to, aby zachytil základné trendy v dátach, na ktorých je trénovaný. To vedie k slabej výkonnosti ako na neznámych, tak aj na trénovacích dátach, často kvôli nízkej zložitosti modelu, nedostatočnému tréningu alebo nevhodnému výberu príznakov.
Preučenie je kľúčový pojem v oblasti umelej inteligencie (AI) a strojového učenia (ML), ktorý nastáva, keď model príliš dobre naučí tréningové dáta, vrátane šumu, čo vedie k slabej generalizácii na nové dáta. Zistite, ako identifikovať a predchádzať preučeniu pomocou efektívnych techník.
Regularizácia v umelej inteligencii (AI) označuje súbor techník používaných na zabránenie preučeniu modelov strojového učenia zavádzaním obmedzení počas trénovania, čím sa umožňuje lepšia generalizácia na neznáme dáta.