Hoekom is opleidingsfout minder as toetsfout?
Hoekom is opleidingsfout minder as toetsfout?

Video: Hoekom is opleidingsfout minder as toetsfout?

Video: Hoekom is opleidingsfout minder as toetsfout?
Video: Tips for Listening without Defensiveness | Assertiveness Skills 2024, November
Anonim

Die opleiding fout gewoonlik sal wees minder as die toets fout omdat dieselfde data wat gebruik word om die model te pas, gebruik word om die model daarvan te assesseer opleiding fout . Deel van die teenstrydigheid tussen die opleiding fout en die toets fout is omdat die opleiding stel en die toets stel verskillende invoerwaardes het.

Is die valideringsfout dus altyd hoër as die opleidingsfout?

Oor die algemeen egter, opleiding fout sal amper altyd onderskat jou valideringsfout . Dit is egter moontlik vir die valideringsfout minder te wees as die opleiding . Jy kan op twee maniere daaraan dink: Jou opleiding stel het baie 'moeilike' gevalle gehad om te leer.

Ook, hoekom neem opleidingsfout toe? Die fout op die toetsstel neem net af namate ons buigsaamheid tot op 'n sekere punt toevoeg. In hierdie geval vind dit plaas by 5 grade as die buigsaamheid verhogings verder as hierdie punt, die opleidingsfout neem toe omdat die model die gememoriseer het opleiding data en die geraas.

Net so kan jy vra, wat is opleidingsfout en toetsfout?

Opleidingsfoute plaasvind wanneer a opgelei model opbrengste foute nadat jy dit weer op die data laat loop het. Dit begin die terugkeer van die verkeerde resultate. Toets foute is dié wat gebeur wanneer a opgelei model word uitgevoer op 'n datastel waarvan dit geen idee het nie. Betekenis, die opleiding data is heeltemal anders as toets data.

Waarom is valideringsakkuraatheid hoër as opleiding akkuraatheid?

Die opleiding verlies is hoër want jy het dit vir die netwerk kunsmatig moeiliker gemaak om die regte antwoorde te gee. Maar tydens validering al die eenhede is beskikbaar, so die netwerk het sy volle rekenkrag - en dus kan dit beter presteer as in opleiding.

Aanbeveel: