قبل البدء في هذه الوحدة، يجب التفكير في ما إذا كانت هناك أي مشكلات في استخدام عملية التدريب الموضَّحة في مجموعات التدريب والاختبار.
اطّلِع على الخيارات أدناه.
نظرنا في عملية استخدام مجموعة اختبار ومجموعة تدريب لتعزيز عمليات تطوير النموذج. وفي كل تكرار، نتدرّب على بيانات التدريب ونقيّمها باستخدام
نتائج التقييم على بيانات الاختبار من أجل توجيه الخيارات والتغييرات التي تطرأ على المعلَمات الفائقة للنماذج المختلفة، مثل معدّل التعلّم والميزات. هل هناك أي مشكلة في هذا النهج؟ (اختر إجابة واحدة فقط.)
لا بأس تمامًا، فنحن نتدرب على بيانات التدريب ونقيّم
بيانات الاختبارات المنفصلة والمحتملة.
في الواقع، هناك مشكلة دقيقة هنا. فكّر في ما يمكن أن يحدث إذا استخدمنا هذا النموذج للتكرار.
وقد يؤدي تنفيذ عدة جولات من هذا الإجراء إلى المواءمة ضمنًا مع مواصفات مجموعة اختباراتنا المحدّدة.
بالطبع! وكلما زاد معدّل تقييم مجموعة اختبار معيّنة، ازداد احتمال تعرّضنا لفرط التخصيص ضمنيًا.
سنلقي نظرة على بروتوكول أفضل بعد ذلك.
وهذا ليس فعالاً من الناحية الحسابية. علينا فقط أن نختار مجموعة تلقائية من
المعلَمات الفائقة ونبدأ باستخدامها لتوفير الموارد.
على الرغم من أنّ أنواع التكرارات هذه مكلفة، إلا أنّها تشكّل جزءًا مهمًا
من عملية تطوير النموذج. يمكن أن تُحدث إعدادات المعلَمات الفائقة فارقًا كبيرًا في
جودة النموذج، ويجب أن نخصّص دائمًا جزءًا من الوقت والموارد الحاسوبية
لضمان حصولنا على أفضل جودة ممكنة.