Агуулгын хүснэгт:

Загвар тааруулах нь нарийвчлалыг нэмэгдүүлэхэд тусалдаг уу?
Загвар тааруулах нь нарийвчлалыг нэмэгдүүлэхэд тусалдаг уу?

Видео: Загвар тааруулах нь нарийвчлалыг нэмэгдүүлэхэд тусалдаг уу?

Видео: Загвар тааруулах нь нарийвчлалыг нэмэгдүүлэхэд тусалдаг уу?
Видео: 🎶 ДИМАШ "ОПЕРА 2". История выступления и анализ успеха | Dimash "Opera 2" 2024, Арваннэгдүгээр
Anonim

Загварын тохируулга нь нэмэгдүүлэхэд тусалдаг нарийвчлал _.

Параметрийн зорилго тааруулах параметр бүрийн оновчтой утгыг олох явдал юм нарийвчлалыг сайжруулах -ийн загвар . Эдгээр параметрүүдийг тохируулахын тулд та эдгээр утга, тэдгээрийн хувь хүний нөлөөллийн талаар сайн ойлголттой байх ёстой загвар.

Үүнээс гадна загварууд хэрхэн нарийвчлалыг сайжруулах вэ?

Одоо бид загварын нарийвчлалыг сайжруулах батлагдсан арга замыг шалгах болно:

  1. Илүү их өгөгдөл нэмнэ үү. Илүү их мэдээлэлтэй байх нь үргэлж сайн санаа юм.
  2. Алга болсон болон хэтэрсэн утгыг авч үзэх.
  3. Онцлог инженерчлэл.
  4. Онцлог сонголт.
  5. Олон тооны алгоритмууд.
  6. Алгоритм тааруулах.
  7. Чуулганы аргууд.

Санамсаргүй ойн загварыг хэрхэн сайжруулах вэ? Одоо байгаа машин сургалтын загварыг сайжруулах гурван ерөнхий арга байдаг:

  1. Илүү их (өндөр чанартай) өгөгдөл болон функцын инженерчлэлийг ашигла.
  2. Алгоритмын гиперпараметрүүдийг тааруулах.
  3. Өөр өөр алгоритмуудыг туршиж үзээрэй.

Үүнийг авч үзвэл загвар тааруулах гэж юу вэ?

Тааруулах хамгийн их болгох үйл явц юм a загвар хэт тохируулалгүйгээр эсвэл хэт өндөр зөрүү үүсгэхгүйгээр гүйцэтгэл. Гиперпараметрүүдийг машин сургалтын "залгах" эсвэл "барилга" гэж үзэж болно загвар . Гиперпараметрийн тохирох багцыг сонгох нь маш чухал юм загвар нарийвчлал, гэхдээ тооцоолоход бэрхшээлтэй байж болно.

Би яаж илүү сайн загвар өмсөгч болох вэ?

  1. Илүү их өгөгдөл нэмнэ үү!
  2. Нэмэлт онцлогуудыг нэмээрэй!
  3. Онцлогийн сонголт хийх.
  4. Зохицуулалт ашиглах.
  5. Bagging гэдэг нь Bootstrap Aggregation гэсэн үгийн товчлол юм.
  6. Өсгөх нь арай илүү төвөгтэй ойлголт бөгөөд хэд хэдэн загвар өмсөгчдийг дараалан сургаж, өмнөх загваруудын алдаанаас суралцахыг хичээдэг.

Зөвлөмж болгож буй: