Dlaczego błąd szkolenia jest mniejszy niż błąd testu?
Dlaczego błąd szkolenia jest mniejszy niż błąd testu?

Wideo: Dlaczego błąd szkolenia jest mniejszy niż błąd testu?

Wideo: Dlaczego błąd szkolenia jest mniejszy niż błąd testu?
Wideo: Tworzysz testy? Tych błędów nie popełniaj! 2024, Listopad
Anonim

ten błąd treningu zazwyczaj będzie mniej niż ten błąd testu ponieważ te same dane użyte do dopasowania modelu są wykorzystywane do oceny jego błąd treningu . Część rozbieżności między błąd treningu i błąd testu jest dlatego, że szkolenie zestaw i test zestaw mają różne wartości wejściowe.

W konsekwencji, czy błąd walidacji jest zawsze wyższy niż błąd uczący?

Ogólnie rzecz biorąc, błąd treningu będzie prawie zawsze nie doceniaj swojego błąd walidacji . Jednak jest to możliwe dla błąd walidacji być mniej niż szkolenie . Możesz myśleć o tym na dwa sposoby: Twój szkolenie set miał wiele „trudnych” przypadków do nauczenia się.

Ponadto, dlaczego wzrasta błąd szkolenia? Jednakże błąd na zestawie testowym zmniejsza się tylko, gdy do pewnego momentu dodajemy elastyczność. W tym przypadku następuje to przy 5 stopniach jako elastyczność wzrasta poza tym punktem, błąd treningowy wzrasta ponieważ model zapamiętał szkolenie dane i hałas.

Podobnie możesz zapytać, co to jest błąd treningu i błąd testu?

Błędy w szkoleniu wystąpić, gdy przeszkolony model zwraca błędy po ponownym uruchomieniu go na danych. Zaczyna zwracać zło wyniki. Błędy testowe są te, które zdarzają się, gdy przeszkolony model jest uruchamiany na zestawie danych, o którym nie ma żadnego pojęcia. Znaczenie szkolenie dane są zupełnie inne niż testowanie dane.

Dlaczego dokładność walidacji jest wyższa niż dokładność treningu?

ten szkolenie strata jest wyższy ponieważ sztucznie utrudniłeś sieci udzielanie właściwych odpowiedzi. Jednak w trakcie walidacja wszystkie jednostki są dostępne, dzięki czemu sieć ma pełną moc obliczeniową - dzięki czemu może działać lepiej niż w szkolenie.

Zalecana: