[問題] 除了交叉驗證,還有哪些方法可證明over-fi
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除了交叉驗證,
還有哪些方法可以良好且嚴謹的證明over-fitting的存在?
作業系統:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...)
Ubuntu
問題類別:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
驗證資料方法,Cross Validation
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
python
問題內容:
指導教授對於驗證資料,Cross Validation來顯示over-fitting的存在很不滿意,
要我用其他驗證方法,
但是其他evaluation metrics方法並不是很直覺地拿能來驗證over-fitting的存在.
調整過datasets,和換過模型,調整參數數量,batch sizes,learning rate,...
等等論文裡常用的方法.
跑了所有的實驗結果(包含evaluation metrics方法)給教授看後,
他依然不滿意,要我自己提出嚴謹能證明over-fitting的存在.
我請他給方向或是建議,
他說你自己的研究自己做.
...
想請問還有哪些方法可以良好嚴謹的證明over-fitting的存在?
和調配模型的方法?
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.217.247.82 (臺灣)
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※ 編輯: ruthertw (180.217.247.82 臺灣), 04/23/2022 23:40:17
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