Szóval, nem számít, hogy megkeveri-e vagy sem a teszt- vagy érvényesítési adatokat (hacsak nem olyan mérőszámot számít ki, amely a minták sorrendjétől függ), tekintettel arra, hogy nem gradienst fog kiszámolni, hanem csak a veszteséget vagy valamilyen mérőszámot/mérést, például a pontosságot, amely nem érzékeny a sorrendre …
Miért kell keverni az adatokat keresztellenőrzés használatakor?
ez segíti az edzést a gyors összetartásban . megakadályozza a torzítást az edzés során. megakadályozza, hogy a modell megtanulja a képzés sorrendjét.
Keverhetem az érvényesítési készletet?
A modell először A és B készleten van betanítva, mint betanítási halmaz, és a C érvényességi készleten kerül kiértékelésre. … A keresztellenőrzés csak azokban az esetekben működik, amikor véletlenszerűen összekeverheti adatait egy érvényesítési készlet kiválasztásához.
Mire használják az adatkeverést?
Adatkeverés. Egyszerűen fogalmazva, a keverési technikák az adatok összekeverését célozzák, és opcionálisan megtarthatják az oszlopok közötti logikai kapcsolatokat. Véletlenszerűen keveri össze az adatokat egy adatkészletből egy attribútumon (pl. egy tiszta lapos formátumú oszlopon) vagy egy attribútumkészleten (például egy oszlopkészleten) belül.
Számít az adatok sorrendje a gépi tanulásban?
Számít a betanítási adatok sorrendje a neurális hálózatok betanításánál? - Quora. Rendkívül fontos a betanítási adatok megkeverése, hogy ne kapjon teljes mini kötegeket erősen korrelált példákból. Amígaz adatok megkeverve, mindennek működnie kell.
