Переобучение – это случай, когда значение Функции потери (Loss Function) действитеьно малó, но Модель (Model) Машинного обучения (ML) ненадежна. Это связано с тем, что модель «слишком много учится» на обучающем наборе данных. Когда мы входим в сферу ML, появляются двусмысленные термины: Переобучение, Недообучение (Underfitting) и Дилемма смещения-дисперсии (Bias-Variance Trade-off). Эти концепции лежат в основе Машинного обучения в целом. Почему нам вообще должно быть до этого дело? Возможно, модели машинного обучения преследуют одну единственную цель: хорошо обобщать...

Ищете, как использовать предобученные модели в машинном обучении? Узнайте о преимуществах, адаптации и реальных кейсах для быстрого успеха! Тема загрузки предобученных моделей из библиотеки torchvision.models представляет собой важный аспект в мире машинного обучения, особенно когда дело доходит до трансферного обучения и глубоких нейронных сетей. Трансферное обучение включает использование модели, обученной на одной задаче, для ускорения или улучшения обучения на другой схожей задаче. Это особенно полезно в сценариях, где достаточное количество тренировочных данных недоступно...