在深度學習領域,特別是在模型評估和表現評估的背景下,樣本外損失和驗證損失之間的差異至關重要。理解這些概念對於旨在理解深度學習模型的功效和泛化能力的從業者來說至關重要。
要深入研究這些術語的複雜性,必須先掌握機器學習模型背景下的訓練、驗證和測試資料集的基本概念。在開發深度學習模型時,資料集通常分為三個主要子集:訓練集、驗證集和測試集。訓練集用於訓練模型,調整權重和偏差以最小化損失函數並增強預測性能。另一方面,驗證集作為獨立的資料集,用於微調超參數並防止訓練過程中的過度擬合。最後,使用測試集來評估模型在未見過的資料上的效能,從而深入了解其泛化能力。
樣本外損失,也稱為測試損失,是指模型經過訓練和驗證後在測試集上計算的誤差量測。它代表了模型在未見過的數據上的性能,並作為其泛化到新的、未見過的實例的能力的關鍵指標。樣本外損失是評估模型預測能力的關鍵指標,通常用於比較不同的模型或調整配置以選擇最佳表現的模型。
另一方面,驗證損失是在訓練過程中在驗證集上計算的誤差度量。它用於監控模型在未經訓練的資料上的性能,有助於防止過度擬合並指導學習率、批量大小或網路架構等超參數的選擇。驗證損失在模型訓練期間提供了有價值的回饋,使從業者能夠就模型最佳化和調整做出明智的決策。
值得注意的是,雖然驗證損失是模型開發和微調的重要指標,但模型效能的最終衡量標準在於其樣本外損失。樣本外損失反映了模型對新的、未見過的數據的推廣程度,是評估其現實世界適用性和預測能力的關鍵指標。
樣本外損失和驗證損失在深度學習模型的評估和最佳化中發揮獨特但互補的作用。雖然驗證損失指導模型開發和訓練期間的超參數調整,但樣本外損失提供了模型對未見資料的泛化能力的明確評估,作為模型效能評估的最終基準。
最近的其他問題和解答 使用Python和PyTorch的EITC/AI/DLPP深度學習:
- 如果想在卷積神經網路上辨識彩色影像,是否必須在辨識灰階影像時新增另一個維度?
- 激活函數是否可以被認為是模仿大腦中的神經元,無論是否放電?
- PyTorch 能否與在 GPU 上運行且具有一些附加功能的 NumPy 進行比較?
- 應該使用張量闆對 PyTorch 運行的神經網路模型進行實際分析,還是使用 matplotlib 就足夠了?
- PyTorch 可以與在 GPU 上運行且具有一些附加功能的 NumPy 進行比較嗎?
- 這個命題是真是假“對於分類神經網路來說,結果應該是類別之間的機率分佈。””
- 在 PyTorch 中的多個 GPU 上運行深度學習神經網路模型是一個非常簡單的過程嗎?
- 常規神經網路可以與近 30 億個變數的函數進行比較嗎?
- 最大的捲積神經網路是什麼?
- 如果輸入是存儲熱圖的 numpy 數組列表,即 ViTPose 的輸出,並且每個 numpy 文件的形狀是 [1, 17, 64, 48] 對應於身體中的 17 個關鍵點,可以使用哪種算法?
查看 EITC/AI/DLPP 使用 Python 和 PyTorch 進行深度學習中的更多問題和解答
更多問題及解答:
- 領域: 人工智能
- 程序: 使用Python和PyTorch的EITC/AI/DLPP深度學習 (前往認證計劃)
- 課: 簡介 (去相關課程)
- 主題: Python和Pytorch深度學習簡介 (轉到相關主題)