Гүнзгий сургалтын хүрээнд, ялангуяа загварын үнэлгээ, гүйцэтгэлийн үнэлгээний хүрээнд түүврээс гадуурх алдагдах ба баталгаажуулалтын алдагдлыг ялгах нь хамгийн чухал ач холбогдолтой юм. Эдгээр ойлголтыг ойлгох нь гүнзгий суралцах загварынхаа үр нөлөө, ерөнхий чадварыг ойлгохыг зорьж буй дадлагажигчдад маш чухал юм.
Эдгээр нэр томъёоны нарийн ширийнийг судлахын тулд эхлээд машин сургалтын загваруудын хүрээнд өгөгдлийн багцыг сургах, баталгаажуулах, турших зэрэг үндсэн ойлголтуудыг ойлгох нь чухал юм. Гүнзгий сургалтын загварыг боловсруулахдаа өгөгдлийн багцыг сургалтын багц, баталгаажуулалтын багц, тестийн багц гэсэн гурван үндсэн дэд бүлэгт хуваадаг. Сургалтын багц нь алдагдлыг багасгах, урьдчилан таамаглах гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд жин, хазайлтыг тохируулах, загварыг сургахад ашигладаг. Баталгаажуулалтын багц нь сургалтын явцад гиперпараметрийг нарийн тохируулах, хэт тааруулахаас урьдчилан сэргийлэхэд ашигладаг бие даасан мэдээллийн багц болдог. Эцэст нь, туршилтын багцыг үл үзэгдэх өгөгдөл дээрх загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашигладаг бөгөөд энэ нь түүний ерөнхий чадварын талаархи ойлголтыг өгдөг.
Туршилтын алдагдал гэж нэрлэгддэг дээжээс гадуурх алдагдал нь загварыг сургаж, баталгаажуулсны дараа туршилтын багц дээр тооцоолсон алдааны хэмжигдэхүүнийг хэлнэ. Энэ нь үл үзэгдэх өгөгдлүүд дээрх загварын гүйцэтгэлийг илэрхийлдэг бөгөөд шинэ, үл үзэгдэх тохиолдлуудад ерөнхийлөн дүгнэх чадварын чухал үзүүлэлт болдог. Дээжээс гадуурх алдагдал нь загварын урьдчилан таамаглах чадварыг үнэлэх гол хэмжигдэхүүн бөгөөд ихэвчлэн өөр өөр загваруудыг харьцуулах эсвэл хамгийн сайн гүйцэтгэлтэй загварыг сонгоход ашигладаг.
Нөгөө талаас баталгаажуулалтын алдагдал нь сургалтын явцад баталгаажуулалтын багц дээр тооцоолсон алдааны хэмжүүр юм. Энэ нь загварчлалын гүйцэтгэлийг сургаагүй өгөгдөл дээр хянахад ашиглагддаг бөгөөд хэт тохируулалтаас урьдчилан сэргийлэх, суралцах хурд, багцын хэмжээ, сүлжээний архитектур зэрэг гиперпараметрүүдийг сонгоход тусалдаг. Баталгаажуулалтын алдагдал нь загварын сургалтын явцад үнэ цэнэтэй санал хүсэлтийг өгч, дадлагажигчдад загварыг оновчтой болгох, тохируулах талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжийг олгодог.
Баталгаажуулалтын алдагдал нь загвар боловсруулах, нарийн тааруулахад зайлшгүй шаардлагатай хэмжигдэхүүн боловч загварын гүйцэтгэлийн эцсийн хэмжүүр нь загвараас гадуурх алдагдалд оршдог гэдгийг анхаарах нь чухал. Түүврээс гадуурх алдагдал нь загвар нь шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийг хэр сайн нэгтгэж байгааг харуулж байгаа бөгөөд түүний бодит амьдралд хэрэгжих чадвар, урьдчилан таамаглах чадварыг үнэлэх чухал хэмжүүр юм.
Дээжээс гадуурх алдагдал болон баталгаажуулалтын алдагдал нь гүнзгий сургалтын загваруудыг үнэлэх, оновчтой болгоход ялгаатай боловч нэмэлт үүрэг гүйцэтгэдэг. Баталгаажуулалтын алдагдлыг сургалтын явцад загвар боловсруулах, гиперпараметрийн тааруулахад чиглүүлдэг бол түүврээс гадуурх алдагдал нь үл үзэгдэх өгөгдлүүд дээр загварын ерөнхий чадамжийг эцсийн байдлаар үнэлж, загварын гүйцэтгэлийн үнэлгээний эцсийн жишиг болж өгдөг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах:
- Хэрэв хүн эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээн дэх өнгөт дүрсийг танихыг хүсвэл саарал масштабтай зургийг дахин танихдаа өөр хэмжээс нэмэх шаардлагатай юу?
- Идэвхжүүлэх функц нь тархины мэдрэлийн эсийг асаалттай дуурайдаг эсвэл үгүй гэж үзэж болох уу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- PyTorch ажиллуулж буй мэдрэлийн сүлжээний загварт практик шинжилгээ хийхэд тензор самбар ашиглах шаардлагатай юу эсвэл matplotlib хангалттай юу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Энэ санал үнэн үү эсвэл худал уу "Мэдрэлийн сүлжээг ангилахын тулд үр дүн нь ангиудын хоорондох магадлалын хуваарилалт байх ёстой."
- PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь маш энгийн процесс мөн үү?
- Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болох уу?
- Хамгийн том эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ юу вэ?
- Хэрэв оролт нь ViTPose-ийн гаралт болох дулааны зураглалыг хадгалах numpy массивуудын жагсаалт бөгөөд numpy файл бүрийн хэлбэр нь үндсэн 1 гол цэгт тохирох [17, 64, 48, 17] байвал ямар алгоритмыг ашиглаж болох вэ?
Python болон PyTorch ашиглан EITC/AI/DLPP гүнзгий суралцахаас илүү олон асуулт, хариултыг харна уу.