Защо грешката в обучението е по-малка от грешката в теста?
Защо грешката в обучението е по-малка от грешката в теста?

Видео: Защо грешката в обучението е по-малка от грешката в теста?

Видео: Защо грешката в обучението е по-малка от грешката в теста?
Видео: Become A Master Of SDXL Training With Kohya SS LoRAs - Combine Power Of Automatic1111 & SDXL LoRAs 2024, Ноември
Anonim

В грешка в обучението обикновено ще бъде по-малко от на тестова грешка тъй като същите данни, използвани за вписване на модела, се използват за оценка на неговите грешка в обучението . Част от несъответствието между грешка в обучението и на тестова грешка е защото на обучение комплект и тест набор имат различни входни стойности.

Следователно грешката при валидиране винаги ли е по-висока от грешката при обучението?

Най-общо казано обаче, грешка в обучението ще почти винаги подценявайте вашите грешка при валидиране . Възможно е обаче за грешка при валидиране да бъде по-малко отколкото обучението . Можете да го мислите по два начина: Вашият обучение set имаше много „трудни“случаи за научаване.

Също така, защо се увеличава грешката при обучението? както и да е грешка на набора за тестване само намалява, тъй като добавяме гъвкавост до определен момент. В този случай това се случва при 5 градуса като гъвкавост се увеличава отвъд тази точка, грешката в обучението се увеличава тъй като моделът е запомнил обучение данни и шум.

По подобен начин може да попитате какво е грешка в обучението и грешка в теста?

Грешки в обучението възниква, когато а обучени моделът се връща грешки след като го стартирате отново върху данните. Започва да връща погрешно резултати. Тестови грешки са тези, които се случват, когато a обучени моделът се изпълнява върху набор от данни, за който няма никаква представа. В смисъл, на обучение данните са напълно различни от тестване данни.

Защо точността на валидиране е по-висока от точността на обучението?

В обучение загубата е по-висок защото изкуствено затруднихте мрежата да дава правилните отговори. Въпреки това, по време на валидиране всички модули са налични, така че мрежата има пълната си изчислителна мощност - и по този начин може да работи по-добре отколкото в обучение.

Препоръчано: