Presná definícia
Čo znamená kapacita modelu?
Kapacita modelu vyjadruje bohatosť množiny funkcií alebo rozhodovacích pravidiel, ktoré môže daná trieda modelov realizovať. Formálne sa môže merať VC dimenziou či príbuznými komplexitami; prakticky ju ovplyvňuje architektúra, počet a väzby parametrov, normové obmedzenia aj tréning. Počet parametrov je iba hrubý zástupca: dva rovnako veľké modely môžu mať odlišnú efektívnu kapacitu a induktívne skreslenie.
Skúsenosť a kontext
Ako sa pojem používa v praxi
Pri modeli s malou vzorkou sa kapacita zvyšuje po kontrolovaných krokoch: hĺbkou stromu, stupňom bázy alebo šírkou siete. Každý variant sa učí rovnakým pipeline a hodnotí na opakovaných rozdeleniach. Pokles tréningovej chyby bez stabilného zlepšenia validácie signalizuje, že ďalšia pružnosť nepomáha; použije sa regularizácia alebo viac dát. Naopak vysoká chyba už na tréningu môže vyžadovať bohatšiu reprezentáciu. Produkčný výber zahŕňa aj latenciu, pamäť a citlivosť. Kapacita sa neposudzuje izolovane od veľkosti vzorky a štruktúry úlohy.
Overiteľnosť
Odborné zdroje
Praktické odpovede
Často kladené otázky
Je kapacita počet parametrov?
Nie presne; vyjadruje rozmanitosť realizovateľných funkcií.
Ako súvisí s VC dimenziou?
VC dimenzia je jedna formálna miera klasifikačnej kapacity.
Zaručí vyššia kapacita lepšie skóre?
Môže znížiť tréningovú chybu, no zhoršiť zovšeobecnenie.
Čo je efektívna kapacita?
Časť teoretickej triedy, ktorú učenie a obmedzenia reálne sprístupnia.
Ako kapacita súvisí so vzorkou?
Bohatšia trieda spravidla potrebuje viac informácie na spoľahlivý výber.