Заниженная посадка

Что приводит к занижению посадки?

Несколько факторов могут привести к тому, что модель окажется недостаточно подходящей:

• Недостаточная сложность модели: Выбранная архитектура модели может быть слишком простой для поставленной задачи. Например, использование линейной модели для сложных, нелинейных данных или нейронной сети со слишком малым количеством слоев или нейронов. Понимание сложности модели - ключевой момент.
• Неадекватные характеристики: Входные признаки, предоставляемые модели, могут не содержать достаточно релевантной информации, чтобы делать точные прогнозы. Для предотвращения этого очень важна эффективная разработка характеристик.
• Недостаточное обучение: Возможно, модель не была обучена достаточное количество эпох, то есть у нее не было достаточной возможности изучить паттерны в обучающих данных.
• Чрезмерная регуляризация: Хотя методы регуляризации используются для предотвращения чрезмерной подгонки, слишком агрессивное их применение может чрезмерно ограничить модель, затруднить ее способность к изучению закономерностей данных и вызвать недостаточную подгонку.

Определение недостаточной подгонки

Недооптимизацию обычно диагностируют, оценивая производительность модели во время и после обучения:

• Высокая ошибка обучения: Модель плохо работает даже на тех данных, на которых она обучалась. Такие показатели, как точность, прецизионность или отзыв, низкие, а значение функции потерь остается высоким.
• Высокая ошибка валидации: Модель также плохо работает на валидационных данных, что говорит о том, что она не усвоила общие закономерности.
• Кривые обучения: Построение графиков ошибок модели на тренировочном и валидационном наборах с течением времени(кривые обучения) может выявить недостаточную подгонку, если обе кривые плато на высоком уровне ошибок. Для специфических задач, таких как обнаружение объектов, обратись к руководствам по метрикам производительностиYOLO .

Решение проблемы недостаточной подгонки

Несколько стратегий могут помочь преодолеть недостаточное соответствие:

• Увеличь сложность модели: Используй более мощную модель, например, добавь больше слоев или нейронов в нейронную сеть или выбери более сложный алгоритм, например, из тех, что доступны в Ultralytics YOLO семейства.
• Улучши инженерию характеристик: Добавляй больше нужных функций или создавай более качественные представления существующих функций.
• Увеличь продолжительность обучения: Обучай модель больше эпох, чтобы у нее было больше времени на обучение.
• Уменьши регуляризацию: Уменьши силу методов регуляризации, если они чрезмерно ограничивают модель.
• Обеспечь достаточное количество данных: Хотя недостаточное количество данных часто ассоциируется с чрезмерной подгонкой, иногда оно может способствовать недостаточной подгонке, если модель не может выявить закономерности на ограниченных примерах. Изучи такие ресурсы, как наборы данныхUltralytics , или такие техники, как увеличение данных.

Реальные примеры недостаточной подгонки

• Прогнозирование цен на дома с ограниченными характеристиками: Представь, что ты пытаешься предсказать цены на жилье, используя только количество спален. Эта простая модель (с небольшим количеством функций), скорее всего, не оправдает себя, потому что она игнорирует такие важные факторы, как местоположение, площадь и возраст, не отражая истинную сложность рынка жилья.
• Базовый классификатор изображений для сложных сцен: Обучи очень простую конволюционную нейронную сеть (CNN) с одним или двумя конволюционными слоями для решения сложной задачи классификации изображений, например, определения различных видов птиц в разнообразных условиях. Модель может не усвоить сложные особенности, отличающие разные виды, что приведет к низкой производительности как на знакомых, так и на новых изображениях.

Заниженная посадка против завышенной посадки

Недофиттинг - это обратная сторона оверфиттинга. Модель с заниженной подгонкой слишком проста и не может уловить основную тенденцию данных, что приводит к высокой погрешности. Модель с избыточной подгонкой слишком сложна; она слишком хорошо изучает обучающие данные, включая шум и выбросы, что приводит к высокой дисперсии и плохой производительности на новых данных. Цель машинного обучения - найти баланс между этими двумя крайностями, добившись хорошего обобщения. Этот баланс часто обсуждается в терминах компромисса между смещением и дисперсией. Такие техники, как кросс-валидация (см. руководствоUltralytics K-Fold) и тщательная настройка гиперпараметров (см. руководствоUltralytics Tuning), необходимы для нахождения этого оптимального баланса. Платформы вроде Ultralytics HUB помогут управлять экспериментами и отслеживать работу модели, чтобы выявить и смягчить как недооценку, так и переоценку.