تجانس التسمية

تجانس الملصقات هو أسلوب يستخدم في التعلم العميق لتنظيم عملية تدريب الشبكة العصبية. يتم استخدام هذه التقنية لتجنب التجهيز الزائد عن طريق تقليل اعتماد النموذج على الملصقات الصحيحة أثناء عملية التدريب. إنه يعمل عن طريق زيادة ثقة النموذج في التسميات "الخاطئة".

أثناء التدريب، ستنتج الشبكة العصبية توزيعًا احتماليًا على التسميات الصحيحة لمدخل معين. يضيف تجانس الملصقات قدرًا صغيرًا من الارتباك إلى مخرجات الشبكة. يشجع هذا الارتباك النموذج على النظر في التصنيفات "غير الصحيحة" أيضًا، مما يقلل من احتمالية التجهيز الزائد.

يعد تجانس الملصقات مفيدًا بشكل خاص عند تدريب الشبكة على البيانات التي تحتوي على تناقضات كبيرة بين الفئات. على سبيل المثال، من المرجح أن تصبح الشبكة التي تم تدريبها على مجموعة بيانات تحتوي على 100 عينة إيجابية وعينة سلبية واحدة مكتظة للغاية بالعينة الإيجابية بعد مرور عدد قليل من التدريبات. إن تطبيق تجانس التسمية من شأنه أن يقلل من اليقين الذي يختار به النموذج التسمية الإيجابية، مما يزيد من تعميمها.

يمكن تطبيق تجانس الملصقات بطريقتين. الأول هو تطبيق كمية ثابتة من التجانس على كل ملصق. يتم تحقيق ذلك عن طريق إضافة جزء صغير من التوزيع الموحد على كل ملصق. والطريقة الأخرى هي تطبيق مستويات مختلفة من الصقل على كل ملصق، اعتمادًا على مدى تأكد الشبكة من التصنيف الصحيح. على سبيل المثال، الملصق المؤكد جدًا سيكون له مستوى عالٍ من التجانس المطبق، في حين أن الملصق غير المؤكد سيكون له تجانس أقل.

يعد تجانس الملصقات أسلوبًا شائع الاستخدام لتحسين أداء نماذج التعلم العميق. يمكن أن يساعد استخدامه مع تقنيات التنظيم الأخرى، مثل الإيقاف المبكر والتسرب، في تقليل التجاوز الزائد وتحسين تعميم النموذج.