Prečo je chyba tréningu menšia ako chyba testu?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:52

The tréningová chyba zvyčajne bude menej ako a chyba testu pretože na posúdenie modelu sa používajú rovnaké údaje tréningová chyba . Časť nesúladu medzi tréningová chyba a chyba testu je preto, že školenia súbor a test sada má rôzne vstupné hodnoty.

Je teda chyba overenia vždy vyššia ako chyba trénovania?

Všeobecne povedané, tréningová chyba bude skoro vždy podceňovať svoje chyba overenia . Je však možné pre chyba overenia byť menej ako tréning . Môžete si to predstaviť dvoma spôsobmi: Vaša školenia set sa musel naučiť veľa „ťažkých“prípadov.

Tiež, prečo sa zvyšuje chyba tréningu? Avšak, chyba na testovacej množine sa znižuje iba vtedy, keď pridávame flexibilitu do určitého bodu. V tomto prípade k tomu dôjde pri 5 stupňoch flexibility zvyšuje za týmto bodom, tréningová chyba sa zvyšuje pretože si model zapamätal školenia dáta a šum.

Podobne sa môžete spýtať, čo je chyba pri výcviku a chyba pri teste?

Chyby pri výcviku nastať, keď a vyškolený model sa vracia chyby po opätovnom spustení na dátach. Začne sa vracať nesprávne výsledky. Testovacie chyby sú tie, ktoré sa dejú, keď a vyškolený model beží na množine údajov, o ktorej nemá žiadnu predstavu. To znamená, školenia údaje sú úplne odlišné od testovanie údajov.

Prečo je presnosť validácie vyššia ako presnosť tréningu?

The školenia strata je vyššie pretože ste sieti umelo sťažili poskytovanie správnych odpovedí. Avšak počas validácia všetky jednotky sú dostupné, takže sieť má svoj plný výpočtový výkon – a teda môže fungovať lepšie než v školenia.