Video: De ce eroarea de antrenament este mai mică decât eroarea de testare?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-15 23:52
The eroare de antrenament va fi de obicei mai puțin decât cel eroare de testare deoarece aceleași date utilizate pentru a se potrivi modelului sunt folosite pentru a-i evalua eroare de antrenament . O parte din discrepanța dintre eroare de antrenament si eroare de testare este pentru că Instruire set și cel Test set au valori de intrare diferite.
În consecință, eroarea de validare este întotdeauna mai mare decât eroarea de antrenament?
În general vorbind însă, eroare de antrenament va aproape mereu subestimează-ți eroare de validatie . Cu toate acestea, este posibil pentru eroare de validatie sa fie mai putin decât antrenamentul . Vă puteți gândi la asta în două moduri: dvs Instruire set a avut multe cazuri „grele” de învățat.
De asemenea, de ce crește eroarea de antrenament? Însă eroare pe setul de testare scade doar pe măsură ce adăugăm flexibilitate până la un anumit punct. În acest caz, asta are loc la 5 grade ca flexibilitate crește dincolo de acest punct, eroarea de antrenament crește deoarece modelul a memorat Instruire datele și zgomotul.
În mod similar, vă puteți întreba, ce este eroarea de antrenament și eroarea de testare?
Erori de antrenament apar atunci când a antrenat modelul revine erori după ce-l rulează din nou pe date. Începe să se întoarcă gresit rezultate. Erori de testare sunt cele care se întâmplă atunci când a antrenat modelul este rulat pe un set de date despre care nu are habar. Adică, cel Instruire datele sunt complet diferite de testarea date.
De ce acuratețea validării este mai mare decât acuratețea antrenamentului?
The Instruire pierderea este superior pentru că ați îngreunat artificial rețeaua să ofere răspunsurile corecte. Cu toate acestea, în timpul validare toate unitățile sunt disponibile, astfel încât rețeaua are întreaga sa putere de calcul - și astfel ar putea funcționa mai bine decât în Instruire.
Recomandat:
Care este cea mai mică dimensiune a ramei de imagine?
Un cadru mic este o piesă de accent excelentă pentru a atrage atenția asupra unei anumite imagini sau zone din casa ta. Ramele mici sunt adesea folosite pe birouri, dulapuri sau mese și pot fi folosite și ca rame de perete cu un grup de alte poze. Ramele foto mici vin în dimensiuni comune, cum ar fi 5x7, 5x5, 4x6, 4x4, 31/2 x 5 și 3x3
De ce SSD este mai rapid decât RCNN mai rapid?
SSD rulează o rețea convoluțională pe imaginea de intrare o singură dată și calculează o hartă a caracteristicilor. SSD folosește, de asemenea, cutii de ancorare la diferite raporturi de aspect similare cu Faster-RCNN și învață offset-ul mai degrabă decât să învețe cutia. Pentru a gestiona scara, SSD prezice casete de delimitare după mai multe straturi convoluționale
Care este cea mai mică clasă de computere?
Microcalculatoarele sunt cele mai mici, mai puțin costisitoare și cele mai utilizate tipuri de computere. Au o memorie mică, o putere de procesare mai mică, sunt mai mici din punct de vedere fizic și permit mai puține periferice în comparație cu computerele super și mainframe. Sunt cunoscute mai frecvent ca computere personale sau pur și simplu PC-uri
Ce dimensiune este mai mică decât 7 16?
Dimensiunile cheilor sunt puțin mai ușor de înțeles decât dimensiunile prizei, deoarece nu aveți de-a face cu diferite dimensiuni de unități cu clichet. Tabel cu dimensiunile cheii pentru șuruburi. Diametru șurub Dimensiune cheie (standard) Dimensiune cheie (metrică) 1/8' 5/16' 8mm 3/16' 3/8' 10mm 1/4' 7/16' 11mm 5/16' 1/2' 13mm
De ce utilizarea unui laptop mai degrabă decât a unui desktop este mai eficientă din punct de vedere energetic?
Laptopurile sunt adesea mai eficiente din punct de vedere energetic decât desktop-urile dintr-un motiv simplu: pot funcționa mult timp fără alimentarea bateriei. Laptopul consumă în medie 20 până la 50 de wați de energie electrică. Această sumă poate fi redusă prin punerea laptopurilor în modul de economisire a energiei, unde energia este utilizată mai eficient