Tối ưu hóa các mô hình học máy với dữ liệu xác thực để ngăn ngừa tình trạng quá khớp, điều chỉnh siêu tham số và đảm bảo hiệu suất mạnh mẽ trong thế giới thực.
Dữ liệu xác thực là một mẫu dữ liệu được giữ lại từ quá trình đào tạo, được sử dụng để cung cấp đánh giá khách quan về độ phù hợp của mô hình trong khi điều chỉnh các siêu tham số của nó. Vai trò chính của bộ xác thực là định hướng việc phát triển mô hình học máy (ML) bằng cách cung cấp đánh giá thường xuyên và độc lập về hiệu suất của mô hình. Vòng phản hồi này rất cần thiết để xây dựng các mô hình không chỉ hoạt động tốt trên dữ liệu đã có mà còn có khả năng khái quát hóa hiệu quả với dữ liệu mới, chưa từng có, một khái niệm cốt lõi để tạo ra các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo (AI) mạnh mẽ.
Mục đích chính của dữ liệu xác thực là ngăn ngừa hiện tượng quá khớp . Hiện tượng quá khớp xảy ra khi một mô hình học dữ liệu huấn luyện quá tốt, thu thập nhiễu và các chi tiết không áp dụng cho dữ liệu mới, do đó làm giảm hiệu suất của mô hình. Bằng cách kiểm tra mô hình với tập xác thực theo các khoảng thời gian đều đặn (ví dụ: sau mỗi kỷ nguyên ), các nhà phát triển có thể theo dõi lỗi khái quát hóa của mô hình . Nếu hiệu suất trên dữ liệu huấn luyện tiếp tục cải thiện trong khi hiệu suất trên dữ liệu xác thực trì trệ hoặc giảm sút, thì đó là dấu hiệu rõ ràng của hiện tượng quá khớp.
Quá trình đánh giá này rất quan trọng đối với việc tinh chỉnh siêu tham số . Siêu tham số là các thiết lập cấu hình bên ngoài mô hình, chẳng hạn như tốc độ học hoặc kích thước lô , không được học từ dữ liệu. Bộ xác thực cho phép thử nghiệm với các tổ hợp siêu tham số khác nhau để tìm ra bộ mang lại hiệu suất tốt nhất. Quá trình lặp lại này là một phần cốt lõi của việc lựa chọn và tối ưu hóa mô hình.
Trong một dự án ML điển hình, tập dữ liệu được chia thành ba tập con, và việc hiểu rõ vai trò riêng biệt của chúng là điều cơ bản. Một cách tiếp cận phổ biến để phân chia dữ liệu là phân bổ 70% cho đào tạo, 15% cho xác thực và 15% cho kiểm thử.
Việc duy trì sự tách biệt nghiêm ngặt, đặc biệt là giữa bộ xác thực và bộ kiểm tra, là rất quan trọng để đánh giá chính xác khả năng của mô hình và tránh sự đánh đổi giữa độ lệch và phương sai .
Khi lượng dữ liệu khả dụng bị hạn chế, một kỹ thuật gọi là Cross-Validation (cụ thể là K-Fold Cross-Validation) thường được sử dụng. Trong kỹ thuật này, dữ liệu huấn luyện được chia thành K tập con (fold). Mô hình được huấn luyện K lần, mỗi lần sử dụng K-1 fold để huấn luyện và fold còn lại làm tập xác thực. Hiệu suất sau đó được tính trung bình trên tất cả K lần chạy. Kỹ thuật này cung cấp ước tính hiệu suất mô hình mạnh mẽ hơn và tận dụng tốt hơn dữ liệu hạn chế, như được giải thích trong các tài liệu như tài liệu scikit-learn và hướng dẫn Ultralytics K-Fold Cross-Validation .
Tóm lại, dữ liệu xác thực là nền tảng để xây dựng các mô hình AI đáng tin cậy và hiệu suất cao với các nền tảng như PyTorch và TensorFlow . Nó cho phép điều chỉnh siêu tham số, lựa chọn mô hình và ngăn ngừa hiện tượng quá khớp hiệu quả, đảm bảo các mô hình có khả năng khái quát hóa vượt xa dữ liệu mà chúng được đào tạo. Các nền tảng như Ultralytics HUB cung cấp các công cụ tích hợp để quản lý các tập dữ liệu này một cách hiệu quả.
