Подгонка модели - что это такое, определение термина
- Подгонка модели
- - это процесс оптимизации параметров искусственной нейронной сети с целью достижения наилучшей производительности на задаче. Суть метода заключается в настройке весов и смещений, которые определяют поведение модели, путем сравнения ее прогнозов с фактическими данными. Этот процесс итерационный и обычно выполняется с помощью алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск. Цель подгонки - минимизировать функцию потерь, которая измеряет расхождение между предсказанными и истинными значениями.
Детальная информация
Подгонка модели - это фундаментальный процесс в машинном обучении, направленный на оптимизацию параметров модели с целью достижения наилучшей производительности на задаче. Суть процесса заключается в нахождении оптимальных значений весов и смещений, которые определяют поведение модели.
Для этого используется обучающий набор данных, на котором модель "обучается" распознавать закономерности и зависимости. Алгоритмы подгонки модели, такие как градиентный спуск, iteratively корректируют параметры модели, минимизируя функцию потерь. Функция потерь измеряет расхождение между прогнозами модели и фактическими значениями в обучающем наборе данных.
Чем меньше значение функции потерь, тем точнее модель. Подгонка модели - это итеративный процесс, который продолжается до тех пор, пока не будет достигнута satisfactory производительность или не будут выполнены критерии останова.
Важно отметить, что подгонка модели может привести к переобучению, когда модель становится слишком специализированной на обучающем наборе данных и плохо обобщается на новые, невиданные данные. Для предотвращения переобучения используются различные техники, такие как регуляризация, кросс-валидация и отложенная выборка данных.