Waarom is de trainingsfout kleiner dan de testfout?

2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51

De trainingsfout zal meestal zijn minder dan de testfout omdat dezelfde gegevens die worden gebruikt om in het model te passen, worden gebruikt om de trainingsfout . Een deel van de discrepantie tussen de trainingsfout en de testfout is omdat de opleiding instellen en de toets set hebben verschillende invoerwaarden.

Is de validatiefout daarom altijd hoger dan de trainingsfout?

Over het algemeen wel, trainingsfout zal bijna altijd onderschat je validatiefout . Het is echter mogelijk voor de validatiefout minder zijn dan de opleiding . Je kunt er op twee manieren aan denken: Jouw opleiding set had veel 'harde' gevallen om te leren.

En waarom neemt de trainingsfout toe? echter, de fout op de testset neemt alleen maar af naarmate we tot op zekere hoogte flexibiliteit toevoegen. In dit geval gebeurt dat bij 5 graden Als de flexibiliteit neemt toe voorbij dit punt, de trainingsfout neemt toe omdat het model de heeft onthouden opleiding gegevens en het geluid.

Evenzo kunt u zich afvragen, wat is een trainingsfout en een testfout?

Trainingsfouten optreden wanneer een getraind model retourneert fouten nadat u het opnieuw op de gegevens hebt uitgevoerd. Het begint de. terug te geven mis resultaten. Testfouten zijn degenen die gebeuren wanneer een getraind model wordt uitgevoerd op een dataset waar het geen idee van heeft. Betekenis, de opleiding gegevens zijn totaal anders dan testen gegevens.

Waarom is de validatienauwkeurigheid hoger dan de trainingsnauwkeurigheid?

De opleiding verlies is hoger omdat je het voor het netwerk kunstmatig moeilijker hebt gemaakt om de juiste antwoorden te geven. Echter, tijdens geldigmaking alle eenheden zijn beschikbaar, dus het netwerk heeft zijn volledige rekenkracht - en dus zou het beter kunnen presteren dan in opleiding.