Почему ошибка обучения меньше ошибки теста?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52

В ошибка обучения обычно будет меньше, чем в ошибка теста потому что те же данные, которые используются для соответствия модели, используются для оценки ее ошибка обучения . Часть несоответствия между ошибка обучения и ошибка теста потому что обучение набор и тестовое задание set имеют разные входные значения.

Следовательно, всегда ли ошибка проверки выше ошибки обучения?

Вообще говоря, ошибка обучения будет почти всегда недооценивают ваш Ошибка проверки . Однако возможно Ошибка проверки быть меньше чем обучение . Вы можете думать об этом двумя способами: обучение У set было много «трудных» случаев, которые нужно было изучить.

Кроме того, почему увеличивается ошибка обучения? Однако ошибка на тестовом наборе только уменьшается по мере того, как мы добавляем гибкость до определенного момента. В данном случае это происходит при 5 градусах. Поскольку гибкость увеличивается за пределами этой точки ошибка обучения увеличивается потому что модель запомнила обучение данные и шум.

Точно так же вы можете спросить, что такое ошибка обучения и ошибка теста?

Ошибки обучения происходит, когда обученный модель возвращается ошибки после повторного запуска данных. Он начинает возвращать неправильный полученные результаты. Ошибки теста это те, которые случаются, когда обученный Модель запускается на наборе данных, о котором она не имеет никакого представления. Это означает, что обучение данные полностью отличаются от тестирование данные.

Почему точность проверки выше, чем точность обучения?

В обучение потеря выше потому что вы искусственно усложнили сети давать правильные ответы. Однако во время Проверка все устройства доступны, поэтому сеть имеет полную вычислительную мощность и, следовательно, может работать лучше чем в обучение.