Zakaj je napaka pri usposabljanju manjša od napake pri testu?
Zakaj je napaka pri usposabljanju manjša od napake pri testu?

Video: Zakaj je napaka pri usposabljanju manjša od napake pri testu?

Video: Zakaj je napaka pri usposabljanju manjša od napake pri testu?
Video: НЕ ПОКУПАЙТЕ LUCKY FF718Li-C !!! Эхолот с цветным экраном не работает. 2024, November
Anonim

The napaka pri treningu običajno bo manj kot the testna napaka ker se za oceno modela uporabljajo isti podatki, uporabljeni za ujemanje z modelom napaka pri treningu . Del neskladja med napaka pri treningu in testna napaka je zato, ker usposabljanje set in test imajo različne vhodne vrednosti.

Ali je posledično napaka pri validaciji vedno višja od napake pri usposabljanju?

Na splošno pa, napaka pri treningu bo skoraj nenehno podcenjuj svoje napaka pri preverjanju . Vendar je možno za napaka pri preverjanju biti manj kot trening . O tem lahko razmišljate na dva načina: vaš usposabljanje set je imel veliko 'težkih' primerov za učenje.

Tudi zakaj se napaka pri treningu poveča? Vendar pa je napaka na testnem nizu se le zmanjša, ko dodamo fleksibilnost do določene točke. V tem primeru se to zgodi pri 5 stopinjah As prožnosti poveča onkraj te točke, napaka pri treningu se poveča ker si je model zapomnil usposabljanje podatki in hrup.

Podobno se lahko vprašate, kaj je napaka pri usposabljanju in napaka pri testu?

Napake pri treningu nastane, ko a usposobljeni model se vrne napake po ponovnem zagonu podatkov. Začne vračati narobe rezultate. Testne napake so tiste, ki se zgodijo, ko a usposobljeni model se izvaja na naboru podatkov, o katerem nima pojma. To pomeni, da usposabljanje podatki so popolnoma drugačni od testiranje podatkov.

Zakaj je natančnost validacije višja od natančnosti usposabljanja?

The usposabljanje izguba je višje ker ste omrežjem umetno otežili dajanje pravih odgovorov. Vendar pa med potrditev vse enote so na voljo, tako da ima omrežje svojo polno računsko moč - in tako lahko deluje bolje kot v usposabljanje.

Priporočena: