Нейросети: создание и оптимизация будущего. Джеймс Девис

модель и вычисляем точность на тестовом наборе. Выбираем модель с наилучшей точностью на тесте.

      2. Кросс-валидация: Для каждого значения (C) выполняем кросс-валидацию с 5 фолдами, что позволяет более надёжно оценить обобщающую способность модели. Используем среднее значение точности кросс-валидации как метрику для выбора наилучшей модели.

      Ожидаемый результат

      Объяснение результатов

      – Тренировка и тест: Мы видим, что лучший результат на тестовых данных даёт ( C = 1 ), с точностью 0.9708. Однако это значение точности зависит от того, как именно разделены данные на тренировочную и тестовую выборки. Если бы разделение было другим, результат мог бы измениться.

      – Кросс-валидация: При использовании кросс-валидации точность на 5 фолдах (средняя точность) оказалась немного ниже – 0.9662. Это связано с тем, что кросс-валидация проверяет модель на разных подмножествах данных, что даёт более надёжную и обобщённую оценку её производительности. Этот метод минимизирует влияние случайности, связанной с выбором тестового набора, и обычно даёт более стабильную оценку.

      Заключение

      Результаты показывают, что кросс-валидация, хотя и даёт немного меньшую точность на каждом отдельном шаге, обеспечивает более стабильную и обоснованную оценку производительности модели. Разделение данных на тренировочную и тестовую выборку может привести к переоценке модели, если случайный выбор данных не учитывает все возможные вариации. Кросс-валидация помогает выявить такие случаи, минимизируя риск переобучения и повышая надёжность результатов.

      3. Современные подходы:

      Современные подходы к оптимизации обучения моделей машинного обучения направлены на повышение эффективности, снижение вычислительных затрат и предотвращение проблем, таких как переобучение. Они основываются на адаптивных методах, которые динамически изменяют параметры оптимизации в процессе обучения, и стратегиях, позволяющих вовремя остановить обучение для предотвращения ухудшения качества модели.

      Адаптивные методы оптимизации, такие как Adam (Adaptive Moment Estimation) и RMSProp (Root Mean Square Propagation), представляют собой усовершенствования традиционного стохастического градиентного спуска (SGD). В отличие от фиксированной скорости обучения, используемой в SGD, эти методы автоматически корректируют её для каждого параметра модели. Например, Adam сочетает преимущества адаптивных скоростей обучения и моментов, чтобы ускорить сходимость и сгладить процесс оптимизации. RMSProp, в свою очередь, регулирует скорость обучения на основе средней квадратичной величины градиента, что делает его особенно полезным для задач с разреженными данными. Такие методы не только упрощают настройку гиперпараметров, но и обеспечивают стабильность обучения в сложных пространствах параметров.

      Другим важным современным подходом является обучение с ранней остановкой (Early Stopping). Эта стратегия используется для предотвращения переобучения, которое возникает, когда модель начинает подстраиваться под шум в тренировочных данных. Во время обучения модель отслеживает метрику качества, такую как точность или значение функции потерь, на валидационной выборке. Если метрика перестаёт улучшаться или начинает ухудшаться на протяжении нескольких эпох, обучение останавливается. Ранняя остановка позволяет сократить время обучения и уменьшить риск снижения обобщающей способности модели, особенно на больших и сложных датасетах.

      Эти подходы дополняют друг друга и часто используются совместно. Например,