Zašto je greška u treningu manja od greške u testu?

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

The greška u treningu obično će biti manje od the test greška jer se isti podaci koji se koriste za uklapanje u model koriste za procjenu njegovog greška u treningu . Dio neslaganja između greška u treningu i test greška je zato što obuku set i the test set imaju različite ulazne vrijednosti.

Prema tome, da li je greška validacije uvijek veća od greške u obučavanju?

Ipak generalno govoreći, greška u treningu skoro će uvijek potcijeniti svoje greška validacije . Međutim, moguće je za greška validacije da bude manje nego obuka . O tome možete razmišljati na dva načina: Vaš obuku set je imao mnogo 'teških' slučajeva za naučiti.

Takođe, zašto se povećava greška u treningu? Međutim, the greška na setu za testiranje samo se smanjuje kako dodajemo fleksibilnost do određene tačke. U ovom slučaju, to se dešava na 5 stepeni kao fleksibilnost povećava izvan ove tačke, the greška u treningu se povećava jer je model zapamtio obuku podataka i buke.

Slično, možete pitati, šta je greška u treningu i greška u testiranju?

Greške u treningu nastaju kada a obučeni model se vraća greške nakon ponovnog pokretanja podataka. Počinje da vraća pogrešno rezultate. Test greške su one koje se dešavaju kada a obučeni model se pokreće na skupu podataka o kojem nema pojma. Što znači, the obuku podaci su potpuno drugačiji od testiranje podaci.

Zašto je tačnost validacije veća od tačnosti obuke?

The obuku gubitak je viši jer ste umjetno otežali mreži davanje pravih odgovora. Međutim, tokom validacija sve jedinice su dostupne, tako da mreža ima svoju punu računsku snagu - i stoga bi mogla bolje raditi nego in obuku.