[問題] 如何得知深度學習樣本數足夠

看板DataScience作者 (EZ)時間3年前 (2021/07/15 00:22), 編輯推噓3(309)
留言12則, 3人參與, 最新討論串1/1
各位大大好,初入深度學習領域,不懂之處想請教各位大大們 對於使用深度學習模型進行影像分類時,可以透過影像增強的方式來增加數據量,如果在 沒有影像增強的情況下,該如何估算自己所需要的樣本數量是否足夠? 有沒有類似像g power 估計樣本數的統計算法可以推估? 麻煩各位大大指教,謝謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.9.33.173 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1626279768.A.B44.html

07/17 12:22, 3年前 , 1F
一般會用training set 跟 testing set畫出的learning cu
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rve來看有沒有overfiting現象 有的話就代表訓練樣本數
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不足
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請問大大除了學習曲線外,是不是有其他的方法證明說這
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樣的樣本數出來的結果是夠客觀的
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07/25 19:38, , 6F
vc dimensions跟樣本容量估計可以算出大概需要多少樣本
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才具有代表性
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一般都是依照經驗大概參數十倍吧,不過這是沒有考量pret
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rain的情況
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實際可能考量DL的generlize gap可能更複雜,而且這些目
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前都還有值得研究的地方。
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07/27 23:37, , 12F
謝謝sxy 大大!
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文章代碼(AID): #1WxmzOj4 (DataScience)
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