গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে মডেল মূল্যায়ন এবং কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের প্রেক্ষাপটে, নমুনা-বহির্ভূত ক্ষতি এবং বৈধতা ক্ষতির মধ্যে পার্থক্য সর্বোপরি তাৎপর্য বহন করে। এই ধারণাগুলি বোঝা তাদের গভীর শিক্ষার মডেলগুলির কার্যকারিতা এবং সাধারণীকরণের ক্ষমতা বোঝার লক্ষ্যে অনুশীলনকারীদের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
এই পদগুলির জটিলতাগুলি অনুসন্ধান করার জন্য, প্রথমে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির প্রসঙ্গে প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষার ডেটাসেটের মৌলিক ধারণাগুলি উপলব্ধি করা অপরিহার্য৷ একটি গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি করার সময়, ডেটাসেটটিকে সাধারণত তিনটি প্রধান উপসেটে ভাগ করা হয়: প্রশিক্ষণ সেট, বৈধতা সেট এবং পরীক্ষার সেট। ট্রেনিং সেটটি মডেলকে প্রশিক্ষিত করার জন্য ব্যবহার করা হয়, ওজন এবং পক্ষপাতগুলি সামঞ্জস্য করে ক্ষতির কার্যকারিতা কমিয়ে আনতে এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মক্ষমতা বাড়াতে। অন্য দিকে, বৈধতা সেটটি একটি স্বাধীন ডেটাসেট হিসাবে কাজ করে যা হাইপারপ্যারামিটারগুলিকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার সময় অতিরিক্ত ফিটিং প্রতিরোধ করতে ব্যবহৃত হয়। অবশেষে, পরীক্ষার সেটটি অদেখা ডেটাতে মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়নের জন্য নিযুক্ত করা হয়, এটির সাধারণীকরণ ক্ষমতাগুলির অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
নমুনা-বহির্ভূত ক্ষতি, যা পরীক্ষার ক্ষতি নামেও পরিচিত, মডেলটি প্রশিক্ষিত এবং বৈধ হওয়ার পরে পরীক্ষার সেটে গণনা করা ত্রুটি মেট্রিককে বোঝায়। এটি অদেখা ডেটাতে মডেলের কর্মক্ষমতা উপস্থাপন করে এবং নতুন, অদেখা দৃষ্টান্তে সাধারণীকরণ করার ক্ষমতার একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচক হিসাবে কাজ করে। নমুনার বাইরের ক্ষতি হল মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য একটি মূল মেট্রিক এবং এটি প্রায়শই সেরা-পারফর্মিং একটি নির্বাচন করতে বিভিন্ন মডেল বা টিউনিং কনফিগারেশনের তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়।
অন্যদিকে, বৈধতা হার হল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন বৈধতা সেটে গণনা করা ত্রুটি মেট্রিক। এটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়নি এমন ডেটাতে মডেলের কার্যকারিতা নিরীক্ষণ করতে ব্যবহার করা হয়, অতিরিক্ত ফিটিং প্রতিরোধ করতে এবং শেখার হার, ব্যাচের আকার বা নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের মতো হাইপারপ্যারামিটার নির্বাচনকে গাইড করতে সহায়তা করে। বৈধতা ক্ষতি মডেল প্রশিক্ষণের সময় মূল্যবান প্রতিক্রিয়া প্রদান করে, যা অনুশীলনকারীদের মডেল অপ্টিমাইজেশান এবং টিউনিং সম্পর্কিত জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে।
এটা লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ফাইন-টিউনিংয়ের জন্য বৈধতা হার একটি অপরিহার্য মেট্রিক হলেও, একটি মডেলের পারফরম্যান্সের চূড়ান্ত পরিমাপ তার নমুনার বাইরের ক্ষতিতে নিহিত। নমুনার বাইরের ক্ষতি প্রতিফলিত করে যে মডেলটি নতুন, অদেখা ডেটাতে কতটা সাধারণীকরণ করে এবং এটির বাস্তব-বিশ্বের প্রযোজ্যতা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক।
গভীর শিক্ষার মডেলগুলির মূল্যায়ন এবং অপ্টিমাইজেশানে নমুনা-বহির্ভূত ক্ষতি এবং বৈধতা ক্ষতি স্বতন্ত্র কিন্তু পরিপূরক ভূমিকা পালন করে। বৈধতা ক্ষতি প্রশিক্ষণের সময় মডেল উন্নয়ন এবং হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং গাইড করে, নমুনার বাইরের ক্ষতি অদেখা তথ্যের উপর মডেলের সাধারণীকরণ ক্ষমতাগুলির একটি নির্দিষ্ট মূল্যায়ন প্রদান করে, যা মডেল কার্যক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য চূড়ান্ত মানদণ্ড হিসাবে পরিবেশন করে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং:
- যদি কেউ একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে রঙিন চিত্রগুলিকে চিনতে চায়, তবে ধূসর স্কেলের চিত্রগুলি পুনরায় চিহ্নিত করার সময় কি অন্য একটি মাত্রা যোগ করতে হবে?
- অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি কি মস্তিষ্কের একটি নিউরনকে ফায়ারিংয়ের সাথে অনুকরণ করার জন্য বিবেচনা করা যেতে পারে বা না?
- PyTorch কে কিছু অতিরিক্ত ফাংশন সহ একটি GPU তে চলমান NumPy এর সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
- একটি PyTorch চালিত নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল বা matplotlib ব্যবহারিক বিশ্লেষণের জন্য একটি টেনসর বোর্ড ব্যবহার করা উচিত?
- PyTorch কে কিছু অতিরিক্ত ফাংশন সহ একটি GPU তে চলমান NumPy এর সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
- এই প্রস্তাবটি কি সত্য নাকি মিথ্যা "একটি শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ফলাফলটি ক্লাসের মধ্যে একটি সম্ভাব্যতা বন্টন হওয়া উচিত।"
- পাইটর্চে একাধিক জিপিইউতে গভীর শিক্ষার নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল চালানো কি খুব সহজ প্রক্রিয়া?
- একটি নিয়মিত নিউরাল নেটওয়ার্ককে কি প্রায় 30 বিলিয়ন ভেরিয়েবলের একটি ফাংশনের সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
- সবচেয়ে বড় কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক কি তৈরি?
- যদি ইনপুটটি নাম্পি অ্যারে সংরক্ষণকারী হিটম্যাপের তালিকা হয় যা ViTPose-এর আউটপুট এবং প্রতিটি নম্পি ফাইলের আকার [1, 17, 64, 48] শরীরের 17টি মূল পয়েন্টের সাথে সম্পর্কিত হয়, কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে?
Python এবং PyTorch এর সাথে EITC/AI/DLPP ডিপ লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন