Éviter le surapprentissage grâce à l’adversarial validation
Le surapprentissage est un problème courant en apprentissage automatique, mais il existe une solution astucieuse pour le détecter et l’éviter. Cette méthode, appelée adversarial validation, permet de vérifier si les données d’entraînement et de test proviennent de la même distribution.
Points clés
- Le surapprentissage se produit lorsqu’un modèle fonctionne bien sur les données d’entraînement, mais pas sur les données de test.
- La validation adversariale consiste à entraîner un modèle binaire pour prédire si un échantillon provient des données d’entraînement ou de test.
- Si le modèle ne peut pas séparer les échantillons, cela signifie que les données proviennent de la même distribution.
- Si le modèle peut séparer les échantillons, cela signifie que les données proviennent de distributions différentes, ce qui peut causer le surapprentissage.
- La validation adversariale peut être utilisée pour identifier les caractéristiques qui causent la différence entre les distributions.
À retenir
La prochaine fois que votre modèle d’apprentissage automatique fonctionnera bien sur les données d’entraînement, mais pas sur les données de test, ne vous précipitez pas pour régulariser le modèle. Vérifiez d’abord si vos données d’entraînement et de test proviennent de la même distribution en utilisant la validation adversariale. Cela pourrait vous faire économiser beaucoup de temps et d’efforts !
