معدل الخطأ
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: