Video: Bakit mas mababa ang error sa pagsasanay kaysa sa error sa pagsubok?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Ang error sa pagsasanay ay karaniwang magiging mas mababa sa ang error sa pagsubok dahil ang parehong data na ginamit upang magkasya sa modelo ay ginagamit upang masuri ito error sa pagsasanay . Bahagi ng pagkakaiba sa pagitan ng error sa pagsasanay at ang error sa pagsubok ay dahil ang pagsasanay set at ang pagsusulit set ay may iba't ibang mga halaga ng input.
Dahil dito, palaging mas mataas ba ang error sa pagpapatunay kaysa sa error sa pagsasanay?
Sa pangkalahatan bagaman, error sa pagsasanay ay halos palagi maliitin ang iyong error sa pagpapatunay . Gayunpaman posible para sa error sa pagpapatunay upang maging mas mababa kaysa sa pagsasanay . Maaari mong isipin ito ng dalawang paraan: Ang iyong pagsasanay set ay nagkaroon ng maraming 'mahirap' kaso upang matuto.
Gayundin, bakit tumataas ang error sa pagsasanay? Gayunpaman, ang pagkakamali sa set ng pagsubok ay bumababa lamang habang nagdaragdag kami ng kakayahang umangkop hanggang sa isang tiyak na punto. Sa kasong ito, nangyayari iyon sa 5 degrees Bilang ang flexibility nadadagdagan lampas sa puntong ito, ang tumataas ang error sa pagsasanay kabisado na kasi ng model ang pagsasanay data at ang ingay.
Katulad nito, maaari mong itanong, ano ang error sa pagsasanay at error sa pagsubok?
Mga error sa pagsasanay mangyari kapag a sinanay pagbabalik ng modelo mga pagkakamali pagkatapos patakbuhin ito muli sa data. Nagsisimula itong ibalik ang mali resulta. Mga error sa pagsubok ay ang mga nangyayari kapag a sinanay ang modelo ay pinapatakbo sa isang dataset na wala itong ideya. Ibig sabihin, ang pagsasanay ang data ay ganap na naiiba mula sa pagsubok datos.
Bakit mas mataas ang katumpakan ng pagpapatunay kaysa sa katumpakan ng pagsasanay?
Ang pagsasanay ang pagkawala ay mas mataas dahil ginawa mong artipisyal na mas mahirap para sa network na magbigay ng mga tamang sagot. Gayunpaman, sa panahon ng pagpapatunay lahat ng unit ay available, kaya ang network ay may ganap na computational power - at sa gayon ay maaari itong gumanap nang mas mahusay kaysa sa sa pagsasanay.
Inirerekumendang:
Bakit mas mabilis ang symmetric encryption kaysa sa asymmetric encryption?
Para sa mga karaniwang pag-andar ng pag-encrypt/pag-decrypt, ang mga simetriko na algorithm ay karaniwang gumaganap nang mas mabilis kaysa sa kanilang mga walang simetriko na katapat. Ito ay dahil sa ang katunayan na ang asymmetric cryptography ay napakalaking hindi epektibo. Ang simetriko cryptography ay tiyak na idinisenyo para sa mahusay na pagproseso ng malalaking volume ng data
Bakit mas mahusay ang cloud kaysa sa premise?
Bakit mas mahusay ang cloud kaysa sa nasa lugar? Na-dub na mas mahusay kaysa sa nasa lugar dahil sa kakayahang umangkop, pagiging maaasahan at seguridad nito, inalis ng cloud ang abala sa pagpapanatili at pag-update ng mga system, na nagbibigay-daan sa iyong mamuhunan ng iyong oras, pera at mga mapagkukunan sa pagtupad sa iyong mga pangunahing diskarte sa negosyo
Bakit mas mabilis ang WCF kaysa sa web service?
Gumagamit lamang ng HTTP protocol ang serbisyo sa web habang naglilipat ng data mula sa isang application patungo sa ibang application. Ngunit sinusuportahan ng WCF ang higit pang mga protocol para sa paghahatid ng mga mensahe kaysa sa mga serbisyo ng ASP.NET Web. Ang WCF ay 25%-50% na mas mabilis kaysa sa ASP.NET Web Services, at humigit-kumulang 25% na mas mabilis kaysa. NET Remoting
Bakit mas gusto mo ang database approach kaysa tradisyunal na file processing system?
Bentahe ng DBMS kaysa sa file system Ilan sa mga ito ang sumusunod: Walang redundant na data: Inalis ang redundancy sa pamamagitan ng normalization ng data. Walang pagdoble ng data ang nakakatipid sa storage at pinapahusay ang oras ng pag-access. Madaling pag-access sa data - Ang mga database system ay namamahala ng data sa paraang para ang data ay madaling ma-access sa mabilis na mga oras ng pagtugon
Bakit mas mabilis ang SSD kaysa sa mas mabilis na RCNN?
Ang SSD ay nagpapatakbo ng isang convolutional network sa input na imahe nang isang beses lamang at kinakalkula ang isang tampok na mapa. Gumagamit din ang SSD ng mga anchor box sa iba't ibang aspect ratio na katulad ng Faster-RCNN at natututo ang off-set kaysa sa pag-aaral ng box. Upang mahawakan ang sukat, hinuhulaan ng SSD ang mga bounding box pagkatapos ng maraming convolutional layer