討論串[問題] Validation set 到底在做什麼?
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推噓6(6推 0噓 0→)留言6則,0人參與, 7年前最新作者CharlieL (心平氣和)時間7年前 (2018/04/01 06:29), 編輯資訊
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一點淺見提供思考:. 其實 epoch number 也可以想成是另一個要選擇的「超參數」. 而這個超參數對於模型複雜度的影響,可以看這個投影片的第二十一頁. https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/mooc/doc/212_handout.pdf. --. 發信站

推噓11(11推 0噓 38→)留言49則,0人參與, 7年前最新作者lucien0410 (lucein)時間7年前 (2018/03/30 10:14), 7年前編輯資訊
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ot大的建議讓我弄懂了neural net訓練時. 為什麼都要附上一組validation set. (如果我又錯了 再請g大幫我validate一下!). 是的 我們就假設 如果沒有validation set會發生什麼事. 另外我們再來假設 我們有無窮無盡的時間或是運算資源. 沒有validat
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推噓12(12推 0噓 7→)留言19則,0人參與, 7年前最新作者outrunner (ot)時間7年前 (2018/03/28 00:19), 編輯資訊
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不如你來回答問題, 你怎麼知道模型要訓練到什麼時候(epoch size)?. 這樣做當然很好, 但代價也很昂貴.. 回到上面的問題, 你需要驗證多少次? 每個epoch驗證一次?. 更別提很多時候是沒辦法這樣做的.. (ex. B沒有答案. 有的話我會拿來做訓練). 他就是邊訓練邊測試啊, 不然你
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推噓49(49推 0噓 3→)留言52則,0人參與, 7年前最新作者CharlieL (心平氣和)時間7年前 (2018/03/28 00:11), 編輯資訊
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這篇很早期的有關 CV 與 holdout (single validation) 的比較可以給大家參考。. http://robotics.stanford.edu/~ronnyk/accEst.pdf. 而就我個人粗淺的觀點,高維度的機器學習固然是個困難的問題,. 但 cross-validat
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推噓5(5推 0噓 9→)留言14則,0人參與, 7年前最新作者lucien0410 (lucein)時間7年前 (2018/03/27 15:31), 7年前編輯資訊
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感謝pipidog前輩的回文. 深入淺出的概念教育!. 你的回文有大量的訊息. 真的學了不少. 抽象的訊息最難學 但你教的方式特別好. 可是可是我的問題沒有回答到 (是我一開始沒問對問題). 我做的是機器翻譯 seq2seq + attention. (Bahdanau, Dzmitry, Kyun
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