يشير معدل الخطأ إلى نسبة أخطاء التنبؤ في التنبؤ. صيغة الحساب بشكل عام هي: 1- الدقة (%)

يمكن استخدام النموذج المدرب بشكل عام لقياس معدل خطأ النموذج في مجموعة البيانات، حيث تكون ثلاثة أرقام مهمة:

• خطأ بايز الأمثل: قيمة حدية مثالية غير قابلة للقياس ويمكن تقريبها بمعدل الخطأ البشري في التعرف على الصور.
• خطأ القطار: معدل الخطأ في النموذج المستخدم في مجموعة القطارات؛
• خطأ التطوير: معدل الخطأ للنموذج المستخدم في مجموعة التطوير.

استراتيجيات لتقليل معدلات الخطأ

1) تقليل التحيز

• حاول استخدام نموذج أكبر، مثل شبكة عصبية تحتوي على طبقات أكثر وخلايا عصبية أكثر، وما إلى ذلك.
• تمديد وقت التدريب؛
• ضبط خوارزمية التحسين، مثل تجربة Momentum، وRMS Prop، وADOM، وما إلى ذلك؛
• التبديل إلى نماذج الشبكة العصبية مثل CNN وRNN.

2) تقليل التباين

• تمت إضافة المزيد من البيانات؛
• أضف قيودًا لجعل الوظيفة المجهزة أكثر سلاسة؛
• التبديل إلى نماذج CNN وRNN.

مراجع:

【1】استراتيجية التعلم الآلي (2) - معدل الخطأ