Zašto je pogreška u treningu manja od pogreške testa?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-15 23:47

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

Posljedično, je li pogreška provjere uvijek veća od pogreške treninga?

Općenito govoreći ipak, greška u treningu skoro će stalno podcijeniti svoje pogreška validacije . Međutim, moguće je za pogreška validacije da bude manje nego trening . Možete razmišljati o tome na dva načina: Vaš trening set je imao mnogo 'teških' slučajeva za naučiti.

Također, zašto se povećava pogreška u treningu? Međutim pogreška na skupu za testiranje samo se smanjuje kako dodajemo fleksibilnost do određene točke. U ovom slučaju, to se događa na 5 stupnjeva kao fleksibilnost povećava izvan ove točke, greška u treningu se povećava jer je model zapamtio trening podataka i buke.

Slično, možete pitati, što je pogreška u treningu i pogreška testa?

Greške u treningu nastaju kada a uvježbana model se vraća pogreške nakon ponovnog pokretanja podataka. Počinje vraćati krivo rezultate. Pogreške u ispitivanju su one koje se događaju kada a uvježbana model se izvodi na skupu podataka o kojem nema pojma. Što znači, trening podaci su potpuno drugačiji od testiranje podaci.

Zašto je točnost validacije veća od točnosti treninga?

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