سيكون التعلم الآلي أبسط بكثير إذا كانت كل منحنيات الخسارة تبدو على هذا النحو في المرة الأولى التي تدرّبت فيها على النموذج:
من الصعب غالبًا تفسير منحنيات الخسارة. استخدِم حدسك بشأن منحنيات الخسارة لحلّ التمارين الواردة في هذه الصفحة.
التمرين 1: منحنى الخسارة المذبذب
ما هي الإجراءات الثلاثة التي يمكنك اتّخاذها لمحاولة تحسين منحنى الخسارة
المعروض في الشكل 21؟
تحقَّق من بياناتك مقارنةً بمخطّط بيانات لرصد الأمثلة السيئة، ثمّ
أزِل الأمثلة السيئة من مجموعة التدريب.
نعم، هذه ممارسة جيدة لجميع الطُرز.
خفض معدّل التعلّم
نعم، غالبًا ما يكون تقليل معدّل التعلّم فكرة جيدة عند تصحيح أخطاء
مشكلة في التدريب.
قلِّل مجموعة التدريب إلى عدد صغير من الأمثلة الموثوق بها.
على الرغم من أنّ هذه الطريقة تبدو مصطنعة، إلا أنّها في الواقع
فكرة جيدة. بافتراض أنّ النموذج يتقارب مع مجموعة صغيرة من
الأمثلة الموثوق بها، يمكنك بعد ذلك إضافة المزيد من الأمثلة تدريجيًا،
وربما اكتشاف الأمثلة التي تتسبّب في تذبذُب منحنى الخسارة.
زيادة عدد الأمثلة في مجموعة التدريب
هذه فكرة مغرية، ولكن من غير المرجّح أن تؤدي إلى حلّ
المشكلة.
زيادة معدّل التعلّم
بشكل عام، تجنَّب زيادة معدّل التعلّم عندما يشير منحنى التعلّم
للنموذج إلى حدوث مشكلة.
التمرين 2 منحنى الخسارة مع قفزة حادة
أي عبارتَين من العبارات التالية تحدّدان الأسباب المُحتمَلة
للخسارة المتزايدة الموضّحة في الشكل 22؟
تحتوي بيانات الإدخال على قيمة NaN واحدة أو أكثر، على سبيل المثال، قيمة
ناجمة عن قسمة بصفر.
وهذا أكثر شيوعًا ممّا تتوقّع.
تحتوي بيانات الإدخال على عدد كبير من القيم الشاذة.
في بعض الأحيان، قد يحتوي أحد الدفعات على
الكثير من القيم الشاذة بسبب ترتيب الدفعات بشكل غير صحيح.
معدّل التعلّم منخفض جدًا.
قد يؤدي معدّل التعلّم المنخفض جدًا إلى زيادة وقت التدريب، ولكنه ليس هو سبب منحنى الخسارة الغريب.
معدّل التنظيم مرتفع جدًا.
صحيح أنّ التّنظيم العالي جدًا يمكن أن يمنع النموذج من
التقارب، ولكنّه لن يؤدّي إلى منحنى الخسارة الغريب
الموضّح في الشكل 22.
التمرين 3 تباين خسارة الاختبار عن خسارة التدريب
أي عبارة من العبارات التالية تحدِّد بشكل أفضل سبب اختلاف منحنيات الخسارة في مجموعتَي التدريب
والاختبار؟
يُجري النموذج عملية تعلُّم زائد على مجموعة التدريب.
نعم، من المحتمل أنّه كذلك. إليك بعض الحلول المحتملة:
- عليك تبسيط النموذج، ربما من خلال تقليل عدد السمات.
- زيادة معدّل التسوية
- تأكَّد من أنّ مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار متساويتان إحصائيًا.
معدّل التعلّم مرتفع جدًا.
إذا كان معدّل التعلّم مرتفعًا جدًا، من المرجّح ألا يتصرف منحنى الخسارة لمجموعة التدريب
بالطريقة التي تصرف بها.
التمرين 4 توقُّف منحنى الخسارة
أي عبارة من العبارات التالية هي التفسير الأكثر احتمالًا
لمنحنى الخسارة المفاجئ المعروض في الشكل 24؟
لم يتم ترتيب مجموعة التدريب بشكل جيد.
هذا احتمال وارد. على سبيل المثال، قد تؤدي مجموعة التدريب التي تحتوي على 100
صورة للكلاب متبوعة بـ 100 صورة للقطط إلى تذبذب ضياع
أثناء تدريب النموذج. تأكَّد من ترتيب
الأمثلة بشكل عشوائي بما يكفي.
معدّل التنظيم مرتفع جدًا.
من غير المرجّح أن يكون هذا هو السبب.
تحتوي مجموعة التدريب على عدد كبير جدًا من الميزات.
من غير المرجّح أن يكون هذا هو السبب.