Czy rozmiar partii, epoka i rozmiar zbioru danych to wszystkie hiperparametry?
Czwartek, 07 marca 2024
by Jose da Cruz
Rozmiar partii, epoka i rozmiar zbioru danych są rzeczywiście kluczowymi aspektami uczenia maszynowego i są powszechnie określane jako hiperparametry. Aby zrozumieć tę koncepcję, przyjrzyjmy się każdemu terminowi indywidualnie. Rozmiar partii: Rozmiar partii to hiperparametr określający liczbę próbek przetworzonych przed aktualizacją wag modelu podczas uczenia. To gra
Czy to prawda, że jeśli zbiór danych jest duży, potrzeba mniej ewaluacji, co oznacza, że część zbioru danych wykorzystywana do ewaluacji może się zmniejszać wraz ze zwiększaniem rozmiaru zbioru danych?
Sobota, 11 listopad 2023
by Hema Gunasekaran
W dziedzinie uczenia maszynowego wielkość zbioru danych odgrywa kluczową rolę w procesie oceny. Zależność między wielkością zbioru danych a wymogami oceny jest złożona i zależy od różnych czynników. Jednak ogólnie prawdą jest, że wraz ze wzrostem rozmiaru zbioru danych część zbioru danych wykorzystywana do oceny może zostać zmniejszona
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Pierwsze kroki w uczeniu maszynowym, Głębokie sieci neuronowe i estymatory
Tagged under:
Artificial Intelligence, Rozmiar zbioru danych, Ocena, Uogólnienie, Nauczanie maszynowe, Przeładowanie