একটি মডেল ওভারফিট করা আছে কিনা তা শনাক্ত করতে, একজনকে অবশ্যই ওভারফিটিং এর ধারণা এবং মেশিন লার্নিংয়ে এর প্রভাব বুঝতে হবে। ওভারফিটিং ঘটে যখন একটি মডেল প্রশিক্ষণের ডেটাতে ব্যতিক্রমীভাবে ভাল পারফর্ম করে কিন্তু নতুন, অদেখা ডেটাতে সাধারণীকরণ করতে ব্যর্থ হয়। এই ঘটনাটি মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতার জন্য ক্ষতিকর এবং বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে খারাপ পারফরম্যান্সের দিকে পরিচালিত করতে পারে। Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর মধ্যে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারীদের পরিপ্রেক্ষিতে, বেশ কিছু সূচক রয়েছে যা ওভারফিটিং শনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে।
ওভারফিটিং এর একটি সাধারণ চিহ্ন হল ট্রেনিং ডেটাতে মডেলের পারফরম্যান্স এবং বৈধতা বা পরীক্ষার ডেটাতে এর পারফরম্যান্সের মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য। যখন একটি মডেল ওভারফিট করা হয়, তখন এটি অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলি শেখার পরিবর্তে প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলি "মুখস্থ" করে। ফলস্বরূপ, এটি প্রশিক্ষণ সেটে উচ্চ নির্ভুলতা অর্জন করতে পারে তবে নতুন ডেটাতে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে সংগ্রাম করতে পারে। একটি পৃথক বৈধতা বা পরীক্ষা সেটে মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করে, কেউ অতিরিক্ত ফিটিং হয়েছে কিনা তা মূল্যায়ন করতে পারে।
ওভারফিটিং এর আরেকটি ইঙ্গিত হল মডেলের প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা ত্রুটির হারের মধ্যে একটি বড় পার্থক্য। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন, মডেল তার পরামিতি সামঞ্জস্য করে তার ত্রুটি কমানোর চেষ্টা করে। যাইহোক, যদি মডেলটি খুব জটিল হয়ে যায় বা খুব দীর্ঘ সময়ের জন্য প্রশিক্ষিত হয়, তাহলে এটি অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলির পরিবর্তে প্রশিক্ষণের ডেটাতে শব্দের সাথে মানানসই হতে পারে। এটি একটি কম প্রশিক্ষণ ত্রুটির হার হতে পারে কিন্তু একটি উল্লেখযোগ্যভাবে উচ্চতর বৈধতা ত্রুটির হার হতে পারে। এই ত্রুটি হারের প্রবণতা নিরীক্ষণ ওভারফিটিং সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে।
উপরন্তু, মডেলের ক্ষতি ফাংশন আচরণ পর্যবেক্ষণ overfitting মধ্যে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারেন. লস ফাংশন মডেলের পূর্বাভাসিত আউটপুট এবং প্রকৃত লক্ষ্যগুলির মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে। একটি ওভারফিটেড মডেলে, বৈধতা ডেটার ক্ষতি বাড়তে শুরু করলে প্রশিক্ষণের ডেটাতে ক্ষতির ফাংশন হ্রাস পেতে থাকে। এটি ইঙ্গিত দেয় যে মডেলটি প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলির জন্য ক্রমবর্ধমান বিশেষায়িত হয়ে উঠছে এবং সাধারণীকরণের ক্ষমতা হারাচ্ছে।
অতিরিক্ত ফিটিং প্রতিরোধ করার জন্য নিয়মিতকরণের কৌশলগুলিও নিযুক্ত করা যেতে পারে। রেগুলারাইজেশন লস ফাংশনে একটি পেনাল্টি শব্দ প্রবর্তন করে, মডেলটিকে খুব জটিল হতে নিরুৎসাহিত করে। L1 বা L2 রেগুলারাইজেশন, ড্রপআউট বা তাড়াতাড়ি বন্ধ করার মতো কৌশলগুলি মডেলের শেখার প্রক্রিয়ায় সীমাবদ্ধতা যোগ করে ওভারফিটিং কমাতে সাহায্য করতে পারে।
এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে ওভারফিটিং বিভিন্ন কারণের দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে প্রশিক্ষণের ডেটার আকার এবং গুণমান, মডেল আর্কিটেকচারের জটিলতা এবং নির্বাচিত হাইপারপ্যারামিটার। অতএব, অতিরিক্ত ফিটিং এড়াতে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন করার সময় এই কারণগুলিকে সাবধানে মূল্যায়ন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারীদের মধ্যে ওভারফিটিং সনাক্তকরণের মধ্যে রয়েছে বৈধতা বা পরীক্ষার ডেটার কার্যক্ষমতা বিশ্লেষণ করা, প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা ত্রুটির হারের মধ্যে পার্থক্য পর্যবেক্ষণ করা, ক্ষতির কার্যের আচরণ পর্যবেক্ষণ করা এবং নিয়মিতকরণের কৌশলগুলি নিয়োগ করা। এই সূচকগুলি বোঝার এবং যথাযথ ব্যবস্থা গ্রহণের মাধ্যমে, কেউ অতিরিক্ত ফিটিং এর ক্ষতিকারক প্রভাবগুলি প্রশমিত করতে পারে এবং আরও শক্তিশালী এবং সাধারণীকরণযোগ্য মডেল তৈরি করতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক এবং অনুমানকারী:
- গভীর শিক্ষাকে কি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) এর উপর ভিত্তি করে একটি মডেলকে সংজ্ঞায়িত এবং প্রশিক্ষণ হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে?
- গুগলের টেনসরফ্লো ফ্রেমওয়ার্ক কি মেশিন লার্নিং মডেলের বিকাশে বিমূর্ততার মাত্রা বাড়াতে সক্ষম করে (যেমন কোডিংকে কনফিগারেশনের সাথে প্রতিস্থাপন করা)?
- এটা কি সঠিক যে ডেটাসেট বড় হলে একটির কম মূল্যায়নের প্রয়োজন হয়, যার মানে মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটের ভগ্নাংশ ডেটাসেটের আকার বৃদ্ধির সাথে হ্রাস করা যেতে পারে?
- ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) এর লুকানো যুক্তি হিসাবে সরবরাহ করা অ্যারে পরিবর্তন করে পৃথক স্তরে স্তরের সংখ্যা এবং নোডের সংখ্যা সহজেই (সংযোজন এবং অপসারণ করে) নিয়ন্ত্রণ করা যায়?
- নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
- ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ককে ডিপ বলা হয় কেন?
- DNN-এ আরও নোড যুক্ত করার সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কী কী?
- অদৃশ্য গ্রেডিয়েন্ট সমস্যা কি?
- রৈখিক মডেলের তুলনায় গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করার কিছু ত্রুটিগুলি কী কী?
- ডিএনএন ক্লাসিফায়ারে কোন অতিরিক্ত পরামিতি কাস্টমাইজ করা যেতে পারে এবং কীভাবে তারা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ককে সূক্ষ্ম-টিউনিং করতে অবদান রাখে?
ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং এস্টিমেটরে আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন