مصنوعی عصبی نیٹ ورک کی پرت میں نیوران کی تعداد میں اضافہ درحقیقت حافظے کا زیادہ خطرہ پیدا کر سکتا ہے، جو ممکنہ طور پر اوور فٹنگ کا باعث بنتا ہے۔ اوور فٹنگ اس وقت ہوتی ہے جب ایک ماڈل ٹریننگ ڈیٹا میں تفصیلات اور شور کو اس حد تک سیکھتا ہے کہ یہ غیر دیکھے ڈیٹا پر ماڈل کی کارکردگی پر منفی اثر ڈالتا ہے۔ یہ مشین لرننگ میں ایک عام مسئلہ ہے، بشمول نیورل نیٹ ورکس، اور ماڈل کی عمومی صلاحیتوں کو نمایاں طور پر کم کر سکتا ہے۔
جب ایک نیورل نیٹ ورک میں کسی خاص پرت میں بہت زیادہ نیوران ہوتے ہیں، تو یہ ٹریننگ ڈیٹا میں موجود پیچیدہ نمونوں کو سیکھنے کے لیے ماڈل کی صلاحیت کو بڑھاتا ہے۔ اس بڑھتی ہوئی صلاحیت کے نتیجے میں نیٹ ورک ان بنیادی نمونوں کو سیکھنے کے بجائے تربیتی مثالوں کو یاد کر سکتا ہے جو کہ نادیدہ ڈیٹا کو اچھی طرح سے عام کرتے ہیں۔ نتیجے کے طور پر، ماڈل ٹریننگ ڈیٹا پر غیر معمولی طور پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے لیکن نئے، غیر دیکھے ڈیٹا کو عام کرنے میں ناکام رہتا ہے، جس کی وجہ سے حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں خراب کارکردگی ہوتی ہے۔
اس تصور کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے، ایک مثال پر غور کریں جہاں ایک نیورل نیٹ ورک کو بلیوں اور کتوں کی تصاویر کی درجہ بندی کرنے کی تربیت دی جا رہی ہے۔ اگر نیٹ ورک میں کسی خاص پرت میں نیوران کی ضرورت سے زیادہ تعداد ہے، تو یہ بلیوں اور کتوں کے درمیان امتیازی خصوصیات پر توجہ مرکوز کرنے کے بجائے تربیتی تصویروں کی مخصوص خصوصیات کو یاد کرنا شروع کر سکتا ہے، جیسے کہ پس منظر یا روشنی کے حالات۔ یہ اوور فٹنگ کا باعث بن سکتا ہے، جہاں ماڈل خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے جب وہ تصاویر کے ساتھ پیش کیا جاتا ہے جو اس نے پہلے نہیں دیکھی ہیں، کیونکہ اس نے وہ ضروری خصوصیات نہیں سیکھی ہیں جو دو کلاسوں کے درمیان فرق کرتی ہیں۔
اعصابی نیٹ ورک کی پرت میں نیوران کی تعداد میں اضافہ کرتے وقت اوور فٹنگ کے خطرے کو کم کرنے کا ایک عام طریقہ ریگولرائزیشن تکنیکوں کے ذریعے ہے۔ ریگولرائزیشن کے طریقے، جیسے کہ L1 اور L2 ریگولرائزیشن، ڈراپ آؤٹ، اور جلدی روکنا، نیٹ ورک کو زیادہ پیچیدہ ہونے اور ٹریننگ ڈیٹا کو اوور فٹ ہونے سے روکنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ تکنیکیں تربیتی عمل کے دوران رکاوٹوں کو متعارف کراتی ہیں، ماڈل کو حوصلہ افزائی کرتی ہیں کہ وہ مخصوص مثالوں کو یاد کرنے کے بجائے ڈیٹا میں ضروری نمونوں کو سیکھنے پر توجہ مرکوز کرے۔
اگرچہ مصنوعی عصبی نیٹ ورک کی پرت میں نیوران کی تعداد میں اضافہ ماڈل کی پیچیدہ نمونوں کو سیکھنے کی صلاحیت کو بڑھا سکتا ہے، یہ یادداشت اور اوور فٹنگ کا خطرہ بھی بڑھاتا ہے۔ ماڈل کی پیچیدگی اور جنرلائزیشن کی کارکردگی کے درمیان توازن قائم کرنے کے لیے مناسب ریگولرائزیشن تکنیکوں کو استعمال کرنا بہت ضروری ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ نیورل نیٹ ورک زیادہ فٹ کیے بغیر ڈیٹا سے مؤثر طریقے سے سیکھ سکتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول:
- ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
- CNN میں زیادہ سے زیادہ پولنگ کا مقصد کیا ہے؟
- تصویر کی شناخت کے لیے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچر نکالنے کا عمل کیسے لاگو ہوتا ہے؟
- کیا TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشن استعمال کرنا ضروری ہے؟
- TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
- کیا TensorFlow Keras Tokenizer API کو اکثر الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- TOCO کیا ہے؟
- مشین لرننگ ماڈل میں کئی عہدوں اور ماڈل کو چلانے سے پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان کیا تعلق ہے؟
- کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API قدرتی گراف ڈیٹا پر مبنی ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرتا ہے؟
- نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API کیا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals میں دیکھیں