Por que o erro de treinamento é menor do que o erro de teste?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52

o erro de treinamento geralmente será Menor que a erro de teste porque os mesmos dados usados para ajustar o modelo são empregados para avaliar sua erro de treinamento . Parte da discrepância entre o erro de treinamento e a erro de teste é porque o Treinamento definir e o teste conjunto tem diferentes valores de entrada.

Consequentemente, o erro de validação é sempre maior do que o erro de treinamento?

De um modo geral, erro de treinamento quase sempre subestime o seu erro de validação . No entanto, é possível para o erro de validação ser menos do que o treinamento . Você pode pensar nisso de duas maneiras: Treinamento set teve muitos casos 'difíceis' de aprender.

Além disso, por que o erro de treinamento aumenta? No entanto, o erro no conjunto de teste apenas diminui à medida que adicionamos flexibilidade até um certo ponto. Neste caso, isso ocorre em 5 graus, pois a flexibilidade aumenta além deste ponto, o erro de treinamento aumenta porque o modelo memorizou o Treinamento dados e o ruído.

Da mesma forma, você pode perguntar: o que é erro de treinamento e erro de teste?

Erros de treinamento ocorrer quando um treinado modelo retorna erros depois de executá-lo nos dados novamente. Ele começa a retornar o errado resultados. Erros de teste são aqueles que acontecem quando um treinado o modelo é executado em um conjunto de dados sobre o qual ele não tem nenhuma ideia. Ou seja, o Treinamento dados são completamente diferentes de testando dados.

Por que a precisão da validação é maior do que a precisão do treinamento?

o Treinamento perda é superior porque você tornou artificialmente mais difícil para a rede dar as respostas certas. No entanto, durante validação todas as unidades estão disponíveis, de modo que a rede tem todo o seu poder computacional - e, portanto, pode ter um desempenho melhor que no Treinamento.