Uzaktan ML / GenAI stajında bir değerlendirme günü. Üç video. Bir kural. Eğitim skoru kanıt değildir. İşte tuttuğum şeyler: 1. Seçim Satırları geri tutun. Eğitim öğrenir. Doğrulama ayarlar. Test, bir adil skordur. Test setinde ayarlama yapmayın. k-katlamalı, aynı fikir, döndürülmüş halidir. 2. Uygunluk Aşırı uyumsuzluk: hem eğitimde hem testte kötü. Çok basit. Aşırı uyum: eğitimde harika, testte zayıf. Ödevi ezberledi. 3. Kayıp Kayıp, hata: gerçek değer eksi tahmin edilen değer. Negatif olmaması için karesini alın. Ortalamasını alın. Bir sayı için MSE gerekir. Bir sınıf için çapraz entropi gerekir. Parametreler, bu hatayı küçültmek için harekete geçer. Üç kilit: Kayıp, modele ne kadar yanlış olduğunu söyler. Doğrulama, bu hareketin genellenebilir olup olmadığını gösterir. Aşırı uyum, küçük bir eğitim hatası ve büyük bir test hatasıdır. Hala sorduğum soru: iki modelin test kaybı benzerse, daha basit olanı mı seçmeliyim?