जब आपका मॉडल काम करने लगे, तो मॉडल की क्वालिटी को ऑप्टिमाइज़ करने का समय आ गया है. नीचे बताए गए तरीके को फ़ॉलो करें.
ज़रूरी सुविधाएं जोड़ें
आप मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए, ऐसी सुविधाएं जोड़ सकते हैं जो अब तक आपकी मौजूदा सुविधाओं के कोड में नहीं बदली गई हैं. आप मिलते-जुलते मैट्रिक्स का इस्तेमाल करके, अलग-अलग सुविधाओं और लेबल के बीच का संबंध देख सकते हैं. सुविधाओं और लेबल के बीच के संबंध का पता लगाने के लिए, आपको मॉडल को सुविधा के साथ या उसके बिना, सुविधाओं या कॉम्बिनेशन के हिसाब से ट्रेनिंग देनी होगी. साथ ही, यह देखना होगा कि मॉडल की क्वालिटी में बढ़ोतरी हुई है या नहीं. आपको मॉडल की क्वालिटी में बढ़ोतरी करके, सुविधा में शामिल किए जाने की वजह बतानी होगी.
हाइपरपैरामीटर को ट्यून करें
आपको ऐसे हाइपरपैरामीटर के वैल्यू मिले हैं जो आपके मॉडल को बेहतर बनाते हैं. हालांकि, इन हाइपरपैरामीटर वैल्यू को अब भी ट्यून किया जा सकता है. आप मैन्युअल तरीके से ट्यून करके, गड़बड़ी और मैन्युअल तरीके से वैल्यू को अडजस्ट कर सकते हैं. हालांकि, इसमें मैन्युअल तरीके से बहुत समय लगता है. इसके बजाय, ऑटोमेटेड हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग सेवा का इस्तेमाल करें, जैसे कि Cloud ML Hyperparameter ट्यूनिंग.
मॉडल की गहराई और चौड़ाई को ट्यून करें
मॉडल को डीबग करते समय, आपने सिर्फ़ गहराई और चौड़ाई को बढ़ाया है. वहीं दूसरी तरफ़, मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन के दौरान आप अपने लक्ष्यों के हिसाब से गहराई और चौड़ाई को बढ़ाते या घटाते हैं. अगर आपके मॉडल की क्वालिटी ज़रूरत के मुताबिक है, तो गहराई और चौड़ाई को कम करके, फ़िटिंग और ट्रेनिंग के समय को कम करें. खास तौर पर, हर एक लेयर में चौड़ाई को आधा करके देखें. आपके मॉडल की क्वालिटी भी कम होगी, इसलिए आपको ज़रूरत से ज़्यादा फ़िटिंग और ट्रेनिंग में लगने वाले समय के साथ-साथ क्वालिटी को भी बैलेंस करना होगा.
इसके उलट, अगर आपको मॉडल की क्वालिटी बेहतर करनी है, तो गहराई और चौड़ाई बढ़ाकर देखें. उदाहरण के लिए, यह न्यूरल नेटवर्क प्लेग्राउंड गतिविधि देखें. याद रखें कि ट्रेनिंग के समय और ज़रूरत से ज़्यादा संख्या में बढ़ोतरी के साथ, गहराई और चौड़ाई में बढ़ोतरी सीमित होती है. ओवरफ़िटिंग को समझने के लिए, सामान्य बनाना: ज़रूरत से ज़्यादा फ़िट होने का जोखिम देखें.
गहराई और चौड़ाई हाइपरपैरामीटर हैं, इसलिए हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग का इस्तेमाल करके डेप्थ और चौड़ाई को ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है.