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[問題] rnn的overfitting

看板DataScience作者 (文慧)時間6年前 (2018/08/13 11:26), 編輯推噓2(2推 0噓 11→)
留言13則, 5人參與, 6年前最新討論串1/1
大家好，小弟我近來在研究一些sequence model，在computer vision的領域中 我們都知道over fitting意味者泛化能力差，也就是會沒辦法很好的學習到general 的特徵，因而在testing set上面表現不佳。 這裡我想到了一個問題，那對於rnn的model，overfitting又會以怎樣的方式呈獻呢？ 倘若是翻譯的問題的話，那overfitting代表每個字都可以被正確的翻譯，那似乎也不差？ 請教各位大大惹 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.248.194 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1534130771.A.CD1.html
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08/13 13:24, 6年前 , 1F
沒辦法保證蒐集到所有需要被翻譯的sequence吧,overfi
08/13 13:24, 1F
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08/13 13:24, 6年前 , 2F
t的話就資料集有限制的狀況(有限的sequence分布)下
08/13 13:24, 2F
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08/13 13:24, 6年前 , 3F
正確翻譯比例很高(training set跟test set同一組),
08/13 13:24, 3F
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08/13 13:24, 6年前 , 4F
但你有所有目標sequence的分布資料的話也不用做mode
08/13 13:24, 4F
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08/13 13:24, 6年前 , 5F
l啦,不是用dictionary就好了嗎
08/13 13:24, 5F
推
08/13 16:48, 6年前 , 6F
你的例子overfit不代表每個字被正確翻譯 是代表training
08/13 16:48, 6F
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08/13 16:48, 6年前 , 7F
set中的seq完全對應 所以有可能改一個字就翻不出來
08/13 16:48, 7F
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08/14 21:32, 6年前 , 8F
你說的比較不需要人工智慧吧，IFs系統查表比較適合
08/14 21:32, 8F
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08/19 18:40, 6年前 , 9F
這是在翻譯的問題上 那seq2seq model還有用在如 文本摘
08/19 18:40, 9F
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08/19 18:40, 6年前 , 10F
要
08/19 18:40, 10F
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08/19 18:40, 6年前 , 11F
那想請問 結果會怎麼表現呢？
08/19 18:40, 11F
推
08/23 14:23, 6年前 , 12F
你第一段的最後一句就是答案了啊，在沒看過的資料上會表
08/23 14:23, 12F
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08/23 14:23, 6年前 , 13F
現的不好，跟 task 沒什麼關係
08/23 14:23, 13F
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