Dalam bidang pembelajaran mendalam, khususnya dalam konteks evaluasi model dan penilaian kinerja, perbedaan antara kerugian di luar sampel dan kerugian validasi sangatlah penting. Memahami konsep-konsep ini sangat penting bagi para praktisi yang ingin memahami kemanjuran dan kemampuan generalisasi model pembelajaran mendalam mereka.
Untuk mempelajari seluk-beluk istilah-istilah ini, pertama-tama penting untuk memahami konsep dasar pelatihan, validasi, dan pengujian kumpulan data dalam konteks model pembelajaran mesin. Saat mengembangkan model pembelajaran mendalam, kumpulan data biasanya dibagi menjadi tiga subset utama: set pelatihan, set validasi, dan set pengujian. Set pelatihan digunakan untuk melatih model, menyesuaikan bobot dan bias untuk meminimalkan fungsi kerugian dan meningkatkan performa prediktif. Sebaliknya, kumpulan validasi berfungsi sebagai kumpulan data independen yang digunakan untuk menyempurnakan hyperparameter dan mencegah overfitting selama proses pelatihan. Terakhir, set pengujian digunakan untuk mengevaluasi performa model pada data yang tidak terlihat, memberikan wawasan tentang kemampuan generalisasinya.
Kerugian di luar sampel, juga dikenal sebagai kerugian pengujian, mengacu pada metrik kesalahan yang dihitung pada set pengujian setelah model dilatih dan divalidasi. Ini mewakili kinerja model pada data yang tidak terlihat dan berfungsi sebagai indikator penting mengenai kemampuannya untuk melakukan generalisasi ke contoh baru yang tidak terlihat. Kehilangan sampel di luar sampel adalah metrik utama untuk menilai kekuatan prediktif model dan sering kali digunakan untuk membandingkan model yang berbeda atau konfigurasi penyetelan untuk memilih model yang berperforma terbaik.
Di sisi lain, kerugian validasi adalah metrik kesalahan yang dihitung pada set validasi selama proses pelatihan. Ini digunakan untuk memantau performa model pada data yang belum dilatih, membantu mencegah overfitting dan memandu pemilihan hyperparameter seperti kecepatan pembelajaran, ukuran batch, atau arsitektur jaringan. Hilangnya validasi memberikan umpan balik yang berharga selama pelatihan model, memungkinkan praktisi membuat keputusan yang tepat mengenai pengoptimalan dan penyesuaian model.
Penting untuk dicatat bahwa meskipun kerugian validasi merupakan metrik penting untuk pengembangan dan penyesuaian model, ukuran akhir kinerja model terletak pada kerugian di luar sampel. Kerugian di luar sampel mencerminkan seberapa baik model menggeneralisasi data baru yang belum terlihat dan merupakan metrik penting untuk menilai penerapan dan kekuatan prediktif model tersebut di dunia nyata.
Kehilangan sampel dan kehilangan validasi memainkan peran yang berbeda namun saling melengkapi dalam evaluasi dan optimalisasi model pembelajaran mendalam. Meskipun kerugian validasi memandu pengembangan model dan penyesuaian hyperparameter selama pelatihan, kerugian di luar sampel memberikan penilaian pasti atas kemampuan generalisasi model pada data yang tidak terlihat, yang berfungsi sebagai tolok ukur utama untuk evaluasi kinerja model.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang EITC/AI/DLPP Deep Learning dengan Python dan PyTorch:
- Jika seseorang ingin mengenali gambar berwarna pada jaringan saraf konvolusional, apakah seseorang harus menambahkan dimensi lain saat mengenali gambar skala abu-abu?
- Bisakah fungsi aktivasi dianggap meniru neuron di otak dengan penembakan atau tidak?
- Bisakah PyTorch dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- Haruskah seseorang menggunakan papan tensor untuk analisis praktis model jaringan saraf yang dijalankan PyTorch atau matplotlib saja sudah cukup?
- Bisakah PyTorch dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- Apakah proposisi ini benar atau salah "Untuk jaringan saraf klasifikasi, hasilnya harus berupa distribusi probabilitas antar kelas.""
- Apakah Menjalankan model jaringan saraf pembelajaran mendalam pada beberapa GPU di PyTorch merupakan proses yang sangat sederhana?
- Bisakah jaringan saraf biasa dibandingkan dengan fungsi dari hampir 30 miliar variabel?
- Apa jaringan saraf konvolusional terbesar yang dibuat?
- Jika masukannya adalah daftar array numpy yang menyimpan peta panas yang merupakan keluaran ViTPose dan bentuk setiap file numpy adalah [1, 17, 64, 48] sesuai dengan 17 titik kunci di isi, algoritma mana yang dapat digunakan?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/DLPP Deep Learning dengan Python dan PyTorch