Нейросети практика. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ данных на обучающий, проверочный и тестовый наборы является хорошей практикой при обучении нейронных сетей. Подробнее о каждом из этих наборов:

      Обучающий набор (Training Set):

      – Это набор данных, на котором модель обучается.

      – Используется для обновления весов и настройки параметров модели.

      – Модель "видит" и "учится" на этих данных, пытаясь минимизировать ошибку или функцию потерь.

      – Обучающий набор должен быть представительным для целевой задачи и содержать разнообразные примеры.

      Проверочный набор (Validation Set):

      – Это набор данных, который используется для настройки гиперпараметров модели.

      – Гиперпараметры, такие как размер слоев, скорость обучения или количество эпох, не могут быть "обучены" на обучающем наборе и требуют дополнительной настройки.

      – Проверочный набор помогает оценить производительность модели на данных, которые она ранее не видела, и выбрать оптимальные значения гиперпараметров.

      – Использование проверочного набора помогает избежать переобучения, где модель показывает хорошие результаты на обучающих данных, но плохо обобщается на новые данные.

      Тестовый набор (Test Set):

      – Это набор данных, который используется для окончательной оценки производительности модели.

      – Тестовый набор содержит данные, которые модель ранее не видела и не использовала ни для обучения, ни для настройки гиперпараметров.

      – Использование тестового набора позволяет оценить способность модели к обобщению на новые данные и оценить ее производительность в реальном применении.

      – Результаты на тестовом наборе дают объективную оценку модели и позволяют сравнивать ее с другими моделями или алгоритмами.

      Разделение данных на эти три набора позволяет более точно оценить производительность модели и предотвратить переобучение. При разделении данных важно сохранить баланс между наборами и убедиться, что они хорошо представляют общую популяцию данных.

      Разделение данных на обучающий, проверочный и тестовый наборы можно выполнить с помощью следующих методов:

      Случайное разделение:

      – Данные случайным образом разделяются на три набора в определенном соотношении, например, 70% для обучающего набора, 15% для проверочного набора и 15% для тестового набора.

      – Можно использовать функции или методы разделения данных из библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn (Python) или caret (R).

      Перекрестная проверка (Cross-validation):

      – Данные разделяются на несколько фолдов (например, 5 или 10), где каждый фолд последовательно выступает в роли проверочного набора, а остальные фолды используются для обучения.

      – Проводится несколько итераций, чтобы каждый фолд был использован в качестве проверочного набора.

      – Конечные СКАЧАТЬ