樣本外損失是驗證損失嗎?
週四,三月14 2024
by 迪米特里奧斯·埃夫斯塔修
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。為了深入研究這些術語的複雜性,
通常建議的訓練和評估資料分配是否相應地接近 80% 到 20%?
週二,14 2023月
by 赫馬·古納塞卡蘭
機器學習模型中訓練和評估之間的通常劃分不是固定的,可能會根據各種因素而變化。 然而,通常建議分配很大一部分資料用於訓練,通常約為 70-80%,並保留剩餘部分用於評估,約 20-30%。 這種分割確保了
如果資料集很大,則需要較少的評估,這意味著用於評估的資料集的比例可以隨著資料集大小的增加而減少,這是否正確?
週六,11 2023十一月
by 赫馬·古納塞卡蘭
在機器學習領域,資料集的大小在評估過程中起著至關重要的作用。 資料集大小和評估要求之間的關係很複雜,並且取決於多種因素。 然而,通常情況下,隨著資料集大小的增加,用於評估的資料集的比例可以是
為什麼將數據分為訓練集和驗證集很重要? 通常分配多少數據用於驗證?
8月,13 2023日(星期日)
by EITCA學院
將數據拆分為訓練集和驗證集是訓練深度學習任務的捲積神經網絡 (CNN) 的關鍵步驟。 這個過程使我們能夠評估模型的性能和泛化能力,並防止過度擬合。 在這一領域,通常的做法是分配一定比例的