プログラマー2021国民大学夏休み人工知能課程第4週Day 5 TIL

🔍かどつぎて

3つのトレーニングセットを用いて過剰なトレーニングを行うと、3つのトレーニングセットに対する誤差は非常に小さくなり、他のデータセットに対する誤差は과대적합増加する.
誤差が大きいほど損失値が大きくなる

超継ぎ手を見つけるためには、検証のプロセスが必要です!

3人を訓練し,3人を検証する.
トレーニング中は重みをつけて勉強する過程が発生します.
学習プロセスは生成されません.検証のみvalidation_splitを設定することにより、部分(0.2=20%)を検証グループとして指定することができる.

hist = model.fit(x_train, y_train, 
                 validation_split=0.2, 
                 batch_size=32,
                 epochs=100)

3つの検証により、学習が中断された時点を決定することができる。

重複しないモデルを求めるには、検証セットの損失値が最大値の場合にのみ学習を停止します.

継ぎ手モデルを越えていない方法を解く

継ぎ手が発生しているかどうかを確認し、継ぎ手が発生する前にフォークのようにモデルを最初から学習します.
[フレックス](Flex)プロセスを2回行う必要があります.

継ぎ手(コールバック関数)を検出すると学習が中断されます
勉強を続けることはできますが、中断する可能性があります.

各フォークリフトの検証セットの損失値をチェックし、前の検証セットの損失値を下回ったときに保存します.

3つ目の方法->コールバック関数を指定し、損失が最小のモデルをファイルとして保存

checkpoint_callback = ModelCheckpoint("best_model.h5", 
                                      save_best_only=True, 
                                      monitor="val_loss")

hist = model.fit(x_train, y_train, 
                 validation_split=0.2, 
                 batch_size=32,
                 epochs=100,  
                 callbacks=[checkpoint_callback])

𕼧このような過度な試着は3つの訓練数が足りない場合に発生しやすく、多くのデータを収集する必要がある.
Ϳ正確性と損失値は反比例関係ではない코드 AI factory
私は大学入试で勉强している时、模拟试験であまり组み合わせをしていました.そのまま.そうですか...寝る.乾かす.しました.ほほほ
クローンコードを使用しています...発展していないのも同じ脈絡...
私はあなたが訓練のように頭がよくなると思っていましたが、あなたはそうではありません.本当に不思議です.
正確性と損失値は反比例すると思いますが、グラフから見ればそうではありません.欠点
何の関係もないですか.いいですか.知らなかった探してみなければなりません.