Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Regularization
Dropout to technika regularyzacji w sztucznej inteligencji, szczególnie w sieciach neuronowych, która przeciwdziała przeuczeniu poprzez losowe wyłączanie neuronów podczas treningu, wspierając naukę odpornych cech i lepszą generalizację na nowe dane.
Niedouczenie występuje, gdy model uczenia maszynowego jest zbyt prosty, by uchwycić ukryte zależności w danych, na których został wytrenowany. Prowadzi to do słabej wydajności zarówno na danych niewidzianych, jak i treningowych, często z powodu niskiej złożoności modelu, niewystarczającego treningu lub nieodpowiedniego doboru cech.
Przeuczenie to kluczowe pojęcie w sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML), pojawiające się, gdy model zbyt dobrze uczy się danych treningowych, w tym szumów, co prowadzi do słabej generalizacji na nowe dane. Dowiedz się, jak rozpoznawać i zapobiegać przeuczeniu za pomocą skutecznych technik.
Regularyzacja w sztucznej inteligencji (AI) odnosi się do zestawu technik używanych do zapobiegania przeuczeniu modeli uczenia maszynowego poprzez wprowadzanie ograniczeń w trakcie treningu, co umożliwia lepszą generalizację na nieznane dane.
