Термин от речника на AI

Какво е Прекомерно оборудване?

Определение

Когато моделът запаметява данни за обучение и се представя лошо при невидими входни данни.

Свързани термини

Обобщение
Колко добре се представя моделът върху нови, невиждани данни извън набора за обучение.
Изтичане на бенчмарк
Когато в данните за обучение присъстват примери за сравнителен тест или близки варианти, завишаване на отчетената производителност.
Непрекъснато обучение
Подходи за обучение, които позволяват на модела да продължи да се учи от нови данни, без да забравя предишни знания.
Увеличаване на данни
Техники, които създават модифицирани примери за обучение за подобряване на обобщаването на модела.
Фина настройка
Продължаващо обучение върху специфични за домейн данни за адаптиране на предварително обучен модел към конкретна задача.
Прекъсване на знанията
Последният момент във времето, отразен в данните за обучение на модел.

Научете повече в нашите безплатни ръководства

Overfitting and Underfitting

See also

Open-Source ModelParameterOCR (Optical Character Recognition)Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)NormalizationPerplexityNeural NetworkPipeline
Разгледайте пълния AI речникРазгледайте всички безплатни ръководства за AI