Onko otoksen ulkopuolinen häviö validointihäviö?
Syväoppimisen alalla, erityisesti mallin arvioinnin ja suorituskyvyn arvioinnin yhteydessä, ero otoksen ulkopuolisen ja validoinnin menetyksen välillä on ensiarvoisen tärkeää. Näiden käsitteiden ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää harjoittajille, jotka pyrkivät ymmärtämään syväoppimismalliensa tehokkuutta ja yleistämiskykyä. Jos haluat syventyä näiden termien monimutkaisuuteen,
Mistä tietää, mikä algoritmi tarvitsee enemmän tietoa kuin toinen?
Koneoppimisen alalla eri algoritmien vaatiman tiedon määrä voi vaihdella niiden monimutkaisuuden, yleistyskyvyn ja ratkaistavan ongelman luonteen mukaan. Sen määrittäminen, mikä algoritmi tarvitsee enemmän dataa kuin toinen, voi olla ratkaiseva tekijä tehokkaan koneoppimisjärjestelmän suunnittelussa. Tutkitaan erilaisia tekijöitä
Jaetaanko yleensä suositeltu data koulutuksen ja arvioinnin välillä vastaavasti 80–20 %?
Tavanomainen jako koulutuksen ja arvioinnin välillä koneoppimismalleissa ei ole kiinteä ja voi vaihdella eri tekijöiden mukaan. Yleensä kuitenkin suositellaan, että merkittävä osa tiedoista kohdennetaan koulutukseen, tyypillisesti noin 70-80%, ja varataan loput osasta arviointiin, mikä olisi noin 20-30%. Tämä jako varmistaa sen
Onko tarpeen käyttää muuta dataa mallin koulutukseen ja arviointiin?
Koneoppimisen alalla lisätietojen käyttö mallien koulutukseen ja arviointiin on todellakin välttämätöntä. Vaikka on mahdollista kouluttaa ja arvioida malleja käyttämällä yhtä tietojoukkoa, muiden tietojen sisällyttäminen voi parantaa huomattavasti mallin suorituskykyä ja yleistyskykyä. Tämä pätee erityisesti
Pitääkö paikkansa, että jos aineisto on suuri, tarvitsee vähemmän arviointia, mikä tarkoittaa, että arvioinnissa käytettävän aineiston osaa voidaan pienentää aineiston koon kasvaessa?
Koneoppimisen alalla tietojoukon koolla on ratkaiseva rooli arviointiprosessissa. Tietojoukon koon ja arviointivaatimusten välinen suhde on monimutkainen ja riippuu useista tekijöistä. Yleensä on kuitenkin totta, että tietojoukon koon kasvaessa arvioinnissa käytettävä aineiston osuus voi olla
Mikä on testitietojoukko?
Koneoppimisen yhteydessä testitietojoukko on datan osajoukko, jota käytetään arvioimaan koulutetun koneoppimismallin suorituskykyä. Se eroaa harjoitustietojoukosta, jota käytetään mallin harjoittamiseen. Testiaineiston tarkoituksena on arvioida kuinka hyvin
Miksi on tärkeää jakaa tiedot koulutus- ja validointisarjoiksi? Kuinka paljon dataa yleensä varataan validointiin?
Tietojen jakaminen koulutus- ja validointijoukkoon on ratkaiseva askel konvoluutiohermoverkkojen (CNN) koulutuksessa syväoppimistehtäviä varten. Tämän prosessin avulla voimme arvioida mallimme suorituskykyä ja yleistyskykyä sekä estää ylisovituksen. Tällä alalla on yleinen käytäntö varata tietty osa
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLPP Deep Learning Pythonin ja PyTorchin kanssa, Konvoluutio-hermoverkko (CNN), Koulutus Convnet, Kokeen tarkistus
Miksi on tärkeää valita sopiva oppimisnopeus?
Sopivan oppimisnopeuden valinta on äärimmäisen tärkeää syväoppimisen alalla, sillä se vaikuttaa suoraan koulutusprosessiin ja hermoverkkomallin yleiseen suorituskykyyn. Oppimisnopeus määrittää askelkoon, jolla malli päivittää parametrejaan harjoitusvaiheen aikana. Hyvin valittu oppimisnopeus voi johtaa
Miksi tietojen sekoittaminen on tärkeää, kun työskentelet MNIST-tietojoukon kanssa syväoppimisessa?
Datan sekoittaminen on olennainen vaihe työskennellessäsi MNIST-tietojoukon kanssa syväoppimisessa. MNIST-tietojoukko on laajalti käytetty vertailutietojoukko tietokonenäön ja koneoppimisen alalla. Se koostuu suuresta kokoelmasta käsin kirjoitettuja numerokuvia, ja vastaavat tarrat osoittavat kunkin kuvan numeron. The
Mitä tarkoitusta on erottaa data koulutus- ja testausaineistoiksi syväoppimisessa?
Tietojen erottamisen koulutus- ja testausaineistoiksi syväoppimisessa on tarkoitus arvioida opetetun mallin suorituskykyä ja yleistyskykyä. Tämä käytäntö on olennainen, jotta voidaan arvioida, kuinka hyvin malli voi ennustaa näkymätön datan perusteella ja välttää ylisovitus, joka tapahtuu, kun mallista tulee liian erikoistunut