Pse gabimi i trajnimit është më i vogël se gabimi i testimit?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53

Të gabim trajnimi zakonisht do të jetë më pak se të gabim testimi sepse të njëjtat të dhëna të përdorura për t'iu përshtatur modelit përdoren për të vlerësuar atë gabim trajnimi . Një pjesë e mospërputhjes midis gabim trajnimi dhe gabim testimi është për shkak se trajnimi vendosur dhe provë set kanë vlera të ndryshme hyrëse.

Rrjedhimisht, a është gabimi i vërtetimit gjithmonë më i lartë se gabimi i trajnimit?

Megjithatë, në përgjithësi, gabim trajnimi do pothuajse gjithmonë nënvlerësoni tuajin gabim vërtetimi . Megjithatë është e mundur për gabim vërtetimi të jetë më pak sesa trajnimi . Mund ta mendoni në dy mënyra: juaja trajnimi set kishte shumë raste 'të vështira' për të mësuar.

Gjithashtu, pse rritet gabimi në stërvitje? Megjithatë, të gabim në grupin e testimit zvogëlohet vetëm kur shtojmë fleksibilitet deri në një pikë të caktuar. Në këtë rast, kjo ndodh në 5 gradë si fleksibiliteti rritet përtej kësaj pike, gabimi i trajnimit rritet sepse modelja e ka memorizuar trajnimi të dhënat dhe zhurma.

Në mënyrë të ngjashme, ju mund të pyesni, çfarë është gabimi i trajnimit dhe gabimi i testimit?

Gabime në stërvitje ndodhin kur a të trajnuar modeli kthehet gabimet pasi ta ekzekutoni përsëri në të dhëna. Fillon të kthejë gabim rezultatet. Gabimet e testit janë ato që ndodhin kur a të trajnuar modeli ekzekutohet në një grup të dhënash për të cilin nuk ka asnjë ide. Do të thotë, trajnimi të dhënat janë krejtësisht të ndryshme nga duke testuar të dhëna.

Pse saktësia e vlefshmërisë është më e lartë se saktësia e trajnimit?

Të trajnimi humbja është më të larta sepse e keni bërë artificialisht më të vështirë për rrjetin që të japë përgjigjet e duhura. Megjithatë, gjatë vërtetimi të gjitha njësitë janë të disponueshme, kështu që rrjeti ka fuqinë e tij të plotë llogaritëse - dhe kështu mund të funksionojë më mirë se sa në trajnimi.