قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التحقق المتقاطع المهمل
تقنية تقييم النموذج باستخدام حلقتين متداخلتين من التحقق المتقاطع لتجنب الإفراط في التخصيص أثناء تحسين المعلمات الفائقة. الحلقة الداخلية تختار أفضل المعلمات الفائقة بينما تقوم الحلقة الخارجية بتقييم أداء النموذج المختار بطريقة غير متحيزة.
الحلقة الداخلية
المستوى الأول من التحقق المتقاطع في التحقق المتقاطع المهمل، المسؤولة عن اختيار وتحسين المعلمات الفائقة للنموذج. تستخدم هذه الحلقة مجموعة تحقق منفصلة لتحديد التكوين الأمثل قبل التقييم النهائي.
الحلقة الخارجية
المستوى الثاني من التحقق المتقاطع في التحقق المتقاطع المهمل، حيث توفر تقديراً غير متحيز لأداء النموذج بعد اختيار المعلمات الفائقة. بيانات الاختبار في هذه الحلقة لا تُستخدم أبداً أثناء تحسين المعلمات الفائقة.
الإفراط في تخصيص المعلمات الفائقة
ظاهرة حيث يتم تحسين المعلمات الفائقة لأداء محدد على مجموعة التحقق، مما يضر بالقدرة على التعميم على البيانات الجديدة. تحدث هذه المشكلة عندما يُستخدم نفس التحقق المتقاطع لاختيار المعلمات الفائقة والتقييم النهائي.
تحيز الاختيار
خطأ منهجي يتم إدخاله أثناء اختيار النموذج أو المعلمات الفائقة عندما تُستخدم مجموعة الاختبار ضمنياً في عملية التحسين. يؤدي هذا التحيز إلى تقدير متفائل وغير واقعي لأداء النموذج في الإنتاج.
بحث الشبكة المتداخل
طريقة تجمع بين التحقق المتقاطع المهمل مع البحث الشامل للمعاملات الفائقة على شبكة محددة مسبقاً. يتم تقييم كل تكوين في الشبكة بواسطة الحلقة الداخلية قبل اختبار الأفضل بواسطة الحلقة الخارجية.
خطأ التعميم المقدر
مقياس الأداء الذي تم الحصول عليه من الحلقة الخارجية للتحقق المتقاطع المهمل، يمثل تقريباً لخطأ النموذج على البيانات غير المرئية. يُعتبر هذا التقدير أكثر موثوقية من ذلك الذي تم الحصول عليه بواسطة التحقق المتقاطع البسيط.
التحسين المتسلسل
عملية حيث يتم إجراء اختيار المعلمات الفائقة وتقييم النموذج بشكل متسلسل ولكن على مجموعات بيانات منفصلة لتجنب التلوث. يتم تنفيذ هذا النهج بشكل أساسي في التحقق المتقاطع المهمل.
التحقق المتبادل ثلاثي المستويات
امتداد للتحقق المتبادل المتداخل يضيف مستوى ثالث للاختيار بين عائلات النماذج المختلفة. يستخدم كل مستوى بيانات منفصلة لضمان تقييم غير متحيز تمامًا لخط الأنابيب الكامل.
تسرب المعلومات الزمنية
مشكلة خاصة بالبيانات التسلسلية حيث يكون التحقق المتبادل المتداخل ضروريًا للحفاظ على الترتيب الزمني بين مجموعات التدريب والتحقق والاختبار. هذا النهج يمنع استخدام المعلومات المستقبلية في التحسين.
استقرار الاختيار
قدرة التحقق المتبادل المتداخل على تحديد معلمات فائقة قوية تؤدي أداءً متسقًا عبر طيات التحقق الخارجية المختلفة. يشير الاستقرار المنخفض إلى اعتماد قوي على بيانات التدريب المحددة.
التكلفة الحسابية التربيعية
التعقيد الخوارزمي للتحقق المتبادل المتداخل، يتطلب تدريبات O(k²) حيث k هو عدد الطيات. هذه التكلفة المرتفعة هي المقايضة اللازمة للحصول على تقييم غير متحيز لأداء النموذج.
التحقق المتبادل مونت كارلو المتداخل
نوع مختلف من التحقق المتبادل المتداخل يستخدم أخذ العينات العشوائية مع الاستبدال للحلقات الداخلية والخارجية. هذا النهج يقلل من الارتباط بين التقديرات مع الحفاظ على عدم تحيز التقييم.
خط أنابيب التقييم
هندسة برمجية حيث يتم تنفيذ التحقق المتبادل المتداخل كخط أنابيب كامل يدمج المعالجة المسبقة، واختيار الميزات، وتحسين المعلمات الفائقة، والتقييم النهائي. هذه البنية تضمن إمكانية إعادة الإنتاج وغياب تسرب البيانات.
فترات الثقة المتداخلة
طريقة إحصائية تستخدم نتائج الحلقة الخارجية لحساب فترات الثقة على أداء النموذج. تعكس هذه الفترات عدم اليقين الناتج عن كل من تباين البيانات وعملية اختيار المعلمات الفائقة.