Dimensiunea lotului, epoca și dimensiunea setului de date sunt toți hiperparametri?
Dimensiunea lotului, epoca și dimensiunea setului de date sunt într-adevăr aspecte cruciale în învățarea automată și sunt denumite în mod obișnuit hiperparametri. Pentru a înțelege acest concept, să analizăm fiecare termen individual. Dimensiunea lotului: dimensiunea lotului este un hiperparametru care definește numărul de mostre procesate înainte ca greutățile modelului să fie actualizate în timpul antrenamentului. Se joaca
Este corect că, dacă setul de date este mare, este nevoie de mai puțină evaluare, ceea ce înseamnă că fracțiunea din setul de date utilizată pentru evaluare poate fi redusă odată cu creșterea dimensiunii setului de date?
În domeniul învățării automate, dimensiunea setului de date joacă un rol crucial în procesul de evaluare. Relația dintre dimensiunea setului de date și cerințele de evaluare este complexă și depinde de diverși factori. Cu toate acestea, este în general adevărat că, pe măsură ce dimensiunea setului de date crește, fracțiunea din setul de date utilizată pentru evaluare poate fi
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Rețele neuronale profunde și estimatori