


Die Bedeutung der Batch-Größe und ihre Auswirkung auf das Training (im Zusammenhang mit Modellen des maschinellen Lernens)
Die Stapelgröße bezieht sich auf die Datenmenge, die das maschinelle Lernmodell jedes Mal während des Trainingsprozesses verwendet. Es teilt große Datenmengen in kleine Datenmengen für das Modelltraining und die Parameteraktualisierung auf. Diese Stapelverarbeitungsmethode trägt dazu bei, die Trainingseffizienz und Speichernutzung zu verbessern.
Trainingsdaten werden normalerweise für das Training in Stapel unterteilt, und jeder Stapel enthält mehrere Proben. Die Chargengröße bezieht sich auf die Anzahl der Proben, die in jeder Charge enthalten sind. Beim Training eines Modells hat die Batchgröße einen wichtigen Einfluss auf den Trainingsprozess.
1. Trainingsgeschwindigkeit
Die Chargengröße hat einen Einfluss auf die Trainingsgeschwindigkeit des Modells. Eine größere Batchgröße kann die Trainingsdaten schneller verarbeiten, da in jeder Epoche eine größere Batchgröße mehr Daten gleichzeitig verarbeiten kann, wodurch die Trainingszeit verkürzt wird. Im Gegensatz dazu erfordern kleinere Batchgrößen mehr Iterationen, um das Training für eine Epoche abzuschließen, sodass die Trainingszeit länger ist. Größere Batchgrößen können jedoch auch dazu führen, dass der GPU-Speicher nicht ausreicht, was zu einem langsameren Training führt. Daher müssen Sie bei der Auswahl einer Batch-Größe die Trainingsgeschwindigkeit und die Speicherbeschränkungen abwägen und diese von Fall zu Fall anpassen.
2. Trainingsstabilität
Die Chargengröße wirkt sich auch auf die Trainingsstabilität des Modells aus. Eine kleinere Batchgröße kann die Trainingsstabilität des Modells verbessern, da das Modell in jeder Epoche mehrmals aktualisiert wird und die Gewichtungen jeder Aktualisierung unterschiedlich sind, was dazu beiträgt, lokal optimale Lösungen zu vermeiden. Andererseits kann eine größere Batch-Größe zu einer Überanpassung des Modells führen, da das Modell in jeder Epoche die Gewichte nur einmal aktualisiert, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass das Modell in die lokal optimale Lösung fällt.
3. Der Speicherverbrauch
Die Stapelgröße wirkt sich auch auf den Speicherverbrauch aus. Eine größere Stapelgröße erfordert mehr Speicher zum Speichern von Proben und Netzwerkgewichten, sodass möglicherweise nicht genügend Speicher vorhanden ist und der Trainingseffekt beeinträchtigt wird. Andererseits erfordern kleinere Batch-Größen weniger Speicher, können aber auch längere Trainingszeiten zur Folge haben.
4. Gradientenabstieg
Die Chargengröße beeinflusst auch den Gradientenabstieg. Beim Deep Learning ist der Gradientenabstieg ein häufig verwendeter Optimierungsalgorithmus zum Anpassen der Gewichte eines Modells. Eine kleinere Chargengröße kann die Konvergenz des Modells erleichtern, da die Stichproben in jeder Charge näher an einer unabhängigen und identisch verteilten Verteilung liegen, wodurch die Richtung des Gradientenabfalls konsistenter wird. Andererseits kann eine größere Chargengröße dazu führen, dass die Richtung des Gradientenabfalls inkonsistent ist, was sich negativ auf den Trainingseffekt auswirkt.
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Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier

In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“

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Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden

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