Hari ulasan dalam latihan jarak jauh ML / GenAI. Tiga video. Satu peraturan. Skor latihan bukan bukti. Apa yang saya kekal: 1. Pemilihan Simpan baris-baris balik. Latihan belajar. Validasi menyesuaikan. Ujian adalah satu skor jujur. Jangan menyesuaikan pada set ujian. k-fold adalah idea yang sama, diputar. 2. Kesesuaian Kurang sesuai: buruk pada latihan dan ujian. Terlalu mudah. Terlalu sesuai: cemerlang pada latihan, lemah pada ujian. Ia menghafal tugasan. 3. Kerugian Kerugian ialah kesilapan: sebenar tolak diramal. Kuasa dua supaya tidak boleh negatif. Purata kan. Nombor memerlukan MSE. Kelas memerlukan entropi silang. Parameter bergerak untuk mengurangkan kesilapan itu. Tiga kunci: Kerugian memberitahu model seberapa salah ia. Validasi memberitahu saya sama ada langkah itu bergeneralisasi. Terlalu sesuai ialah kesilapan latihan kecil dan kesilapan ujian besar. Soalan yang masih saya ada: jika dua model mempunyai kerugian ujian yang serupa, adakah saya pilih yang lebih mudah?
𝐈𝐛𝐧𝐦𝐚𝐫𝐳𝐮𝐤Kongsi
Sumber:Tunjukkan artikel asal
Penafian: Maklumat yang terdapat pada halaman ini mungkin telah diperoleh daripada pihak ketiga dan tidak semestinya menggambarkan pandangan atau pendapat KuCoin. Kandungan ini adalah disediakan bagi tujuan maklumat umum sahaja, tanpa sebarang perwakilan atau waranti dalam apa jua bentuk, dan juga tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat kewangan atau pelaburan. KuCoin tidak akan bertanggungjawab untuk sebarang kesilapan atau pengabaian, atau untuk sebarang akibat yang terhasil daripada penggunaan maklumat ini.
Pelaburan dalam aset digital boleh membawa risiko. Sila menilai risiko produk dan toleransi risiko anda dengan teliti berdasarkan keadaan kewangan anda sendiri. Untuk maklumat lanjut, sila rujuk kepada Terma Penggunaan dan Pendedahan Risiko kami.