Вопрос или проблема
У меня был этот вопрос на интервью, на который я не смог ответить, даже после поиска информации в Интернете.
Что из следующего может повлиять на способность искусственной нейронной сети к обобщению???
- отсутствие смещения
- смещение в обучении
- размер выходного слоя
- количество примеров
И не могли бы вы немного объяснить почему?
Спасибо
Мои две копейки:
Простое переопределение того, что значит “обобщение”: оно не переобучается и не недообучается.
- отсутствие смещения: я думаю, вы имеете в виду наличие/удаление смещающих факторов в ваших слоях нейронной сети. В случае, если истинный процесс генерации данных действительно имеет постоянный смещающий фактор, который, следовательно, независим от всех ваших признаков, ваша модель не сможет это учесть, и вы можете недообучаться. В случае, если такой постоянный смещающий фактор не существует или эффективно удален нормализацией, хотя вы можете утверждать, что есть вероятность, что модель подгонит смещение как НУЛЬ, избавление от смещения (эквивалентно жесткой установке их на НУЛЬ) помогает решить вашу проблему переобучения, потому что ваша модель имеет меньше свободы для подгонки под данные.
- смещение в обучении. если оно определяется как в вики (в чем я сомневаюсь), тогда это относится к предположениям модели. Если вы прочитаете примеры в разделе “Тип” по указанной ссылке вики, это предположения, которые упрощают задачу, и ваша модель склонна недообучаться в реальном мире.
- количество примеров. В общем, больше хороших данных помогает решить проблему переобучения. С большим количеством параметров модели (например, с большим количеством слоев) вам нужно больше хороших данных.
Наконец, я не вижу, как “размер выходного слоя” может повлиять на способность к обобщению. Размер должен адаптироваться к задаче. Если это регрессия, требующая 1 выходного числа, тогда размер равен 1. Если это многоклассовая классификация N классов, то требуется N выходов.
Ответ или решение
Обсуждая способность нейронных сетей к обобщению, необходимо учитывать несколько ключевых факторов, которые могут на это повлиять. В вашем вопросе перечислены четыре аспекта, каждый из которых имеет значение, и давайте разберем их по порядку.
-
Отсутствие смещения (absence of bias):
Отсутствие смещения в контексте нейронных сетей обычно подразумевает отсутствие bias-термов в слоях. Эти смещения позволяют модели учесть постоянные компоненты, которые могут присутствовать в данных. Если действительно существует постоянное смещение, и его нет в модели, это может привести к недообучению, поскольку сеть не сможет адекватно моделировать данные. В случае, если получение таких смещений невозможно (например, в результате нормализации), это может помочь бороться с переобучением, так как модель будет иметь меньше свободы для подгонки под данные. -
Обучающее смещение (learning bias):
Если трактовать "обучающее смещение" как индуктивное смещение, то это соответствует предположениям модели о том, как данные представлены во реальном мире. Если индуктивное смещение слишком сильно упрощает реальность, это может привести к недобору – модель не сможет уловить сложные зависимости в данных. С другой стороны, если модель избыточно усложнена, она может надлежать к переобучению, что также негативно сказывается на способности к обобщению. -
Количество примеров (number of examples):
Количество обучающих примеров является одним из самых критических факторов для обобщающей способности нейронной сети. В общем случае, большее количество хороших данных позволяет модели лучше обучаться, уменьшая риск переобучения. Это особенно актуально, если модель состоит из большого числа параметров (например, многоуровневая сеть), так как в этом случае требуется больше данных для успешного обучения и адекватного обобщения. -
Размер выходного слоя (size of output layer):
Размер выходного слоя действительно имеет значение, но, как вы верно заметили, он должен соответствовать задаче. Для регрессии выходной слой будет одним (размер – 1), в то время как для многоклассовой классификации он будет равен количеству классов. Однако, если размер выходного слоя неправильно подобран (например, слишком велик), это может привести к переобучению, поскольку сеть будет иметь избыточную мощность для подгонки данных.
Таким образом, способность нейронной сети к обобщению является результатом сложного взаимодействия различных факторов. Каждый из указанных аспектов вносит свой вклад в конечный результат. Обдумывая их результаты, вы сможете более глубоко понять, как лучше всего настраивать и обучать нейронные сети для достижения оптимальных результатов.
Если у вас есть дополнительные вопросы или нужна более подробная информация, буду рад помочь!