样本外损失是验证损失吗?
周四,三月14 2024
by 迪米特里奥斯·埃夫斯塔修
在深度学习领域,特别是在模型评估和性能评估的背景下,样本外损失和验证损失之间的区别至关重要。理解这些概念对于旨在理解深度学习模型的功效和泛化能力的从业者来说至关重要。为了深入研究这些术语的复杂性,
通常推荐的训练和评估数据分配是否相应地接近 80% 到 20%?
周二,14 2023月
by 赫马·古纳塞卡兰
机器学习模型中训练和评估之间的通常划分不是固定的,可能会根据各种因素而变化。 然而,通常建议分配很大一部分数据用于训练,通常约为 70-80%,并保留剩余部分用于评估,约为 20-30%。 这种分割确保了
如果数据集很大,则需要较少的评估,这意味着用于评估的数据集的比例可以随着数据集大小的增加而减少,这是否正确?
周六,11十一月2023
by 赫马·古纳塞卡兰
在机器学习领域,数据集的大小在评估过程中起着至关重要的作用。 数据集大小和评估要求之间的关系很复杂,并且取决于多种因素。 然而,通常情况下,随着数据集大小的增加,用于评估的数据集的比例可以是
为什么将数据分为训练集和验证集很重要? 通常分配多少数据用于验证?
周日13 2023八月
by EITCA学院
将数据拆分为训练集和验证集是训练深度学习任务的卷积神经网络 (CNN) 的关键步骤。 这个过程使我们能够评估模型的性能和泛化能力,并防止过度拟合。 在这一领域,通常的做法是分配一定比例的