Proč je chyba školení menší než chyba testu?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:44

The tréninková chyba obvykle bude méně než a chyba testu protože stejná data použitá pro přizpůsobení modelu se používají k posouzení jeho tréninková chyba . Část nesouladu mezi tréninková chyba a chyba testu je protože výcvik sada a test sada má různé vstupní hodnoty.

Je tedy chyba ověření vždy vyšší než chyba školení?

Obecně řečeno, tréninková chyba bude téměř vždy podceňovat svůj Chyba ověření . Je však možné pro Chyba ověření být méně než trénink . Můžete si to představit dvěma způsoby: Vaše výcvik set se musel naučit mnoho „těžkých“případů.

Proč se také zvyšuje chyba při tréninku? Nicméně, chyba na testovací sadě pouze klesá, když přidáváme flexibilitu do určitého bodu. V tomto případě k tomu dochází při 5 stupních pružnosti zvyšuje za tímto bodem, tréninková chyba se zvyšuje protože si model zapamatoval výcvik data a šum.

Podobně se můžete ptát, co je trénovací chyba a chyba testu?

Chyby při výcviku nastat, když a vyškolený model se vrací chyby po opětovném spuštění na datech. Začne se vracet špatně Výsledek. Testovací chyby jsou ty, které se stanou, když a vyškolený model běží na datové sadě, o které nemá žádnou představu. To znamená, výcvik údaje jsou zcela odlišné od testování data.

Proč je přesnost ověření vyšší než přesnost tréninku?

The výcvik ztráta je vyšší protože jste síti uměle ztížili poskytování správných odpovědí. Nicméně během validace všechny jednotky jsou k dispozici, takže síť má svůj plný výpočetní výkon – a může tedy fungovat lépe než v výcvik.