トレーニング セットとテストセット

プレイグラウンドに戻ってトレーニング セットをテストします テストセットがあります

プラスアイコンをクリックすると、オレンジ色と青色の点の意味を確認できます。

ビジュアリゼーションで次のようにします。

• 青い点はそれぞれ、1 つのデータのクラスの一例を示します（例: できます。
• オレンジ色の点はそれぞれ別のクラスのデータ（例: スパムではない）。
• 背景色は、サンプル領域におけるモデルの予測を示します。 表示されます。青い点の周りの青い背景 モデルがそのサンプルを正しく予測していることを意味します。逆に 青い点の周囲にオレンジ色がかかった場合は 予測が不正確になります

この演習では、テストセットとトレーニング セットの両方を提供します。どちらも 同じデータセットですデフォルトでは、可視化にはトレーニング あります。テストセットも表示する場合は、 ビジュアリゼーションのすぐ下にある [テストデータを表示] チェックボックスをオンにします。 次の違いに留意してください。

• トレーニング サンプルには白い枠線が表示されます。
• テスト例は黒い枠線で表示されます。

タスク 1: 以下の操作を行って、指定された設定でプレイグラウンドを実行します。 次のとおりです。

1. [Run/Pause] ボタンをクリックします。
2. [テストの損失] と [トレーニングの損失値] の変化を確認します。
3. [損失のテスト] と [トレーニングの損失] の値が変化しなくなったら 変更する場合は、実行/一時停止ボタンを押します。 プレイグラウンドを一時停止します

で確認できます。 テストの損失とトレーニングの損失の差分に注目してください。できるだけ 次のタスクで考慮する必要があります。

タスク 2: 次のことを行います。

1. [リセット] ボタンを押します。
2. 学習内容を変更する レート。
3. 実行/一時停止ボタン を押します。
4. プレイグラウンドを少なくとも 150 エポック実行します。

テストの損失とトレーニングの損失の差は小さいか、 向上させるにはどうすればよいでしょうか両方を変更するとどうなるか 学習率と バッチサイズはどれくらいですか？

オプションのタスク 3: [トレーニング データの割合] というスライダー を使用すると、トレーニング データとテストデータの割合を制御できます。たとえば 90% に設定するとデータの 90% がトレーニング セットに使用され、 残りの 10% がテストセットに使用されます

手順は次のとおりです。

1. 「トレーニング データの割合」を減らす50% から 10%に変更できます
2. 学習率とバッチサイズをテストして、 できます。

で確認できます。 トレーニング データの割合を変更すると、 どうすればよいでしょうか。もしそうなら、その理由は何でしょう？

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タスク 1 の答えのプラスアイコンをクリックします。

学習率を 3（初期設定）に設定した場合、 テストの損失がトレーニングの損失よりも大幅に大きい。

タスク 2 の答えのプラスアイコンをクリックします。

学習率を下げると（たとえば 0.001 ）、 テストの損失は、トレーニングの損失にかなり近い値に低下します。ほとんどの実行で バッチサイズを増やしてもトレーニングの損失やテストに影響しない 大幅に低下しましたただし、ごく一部の実行では、 バッチサイズを 20 以上にすると、テストの損失がわずかに低下する [トレーニングの損失]を下回ります

プレイグラウンドのデータセットはランダムに生成されます。その結果 必ずしもあなたの回答と完全に一致するとは限りません。

タスク 3 の答えのプラスアイコンをクリックします。

トレーニング データの割合を 50% から 10% に大幅に削減 トレーニング セット内のデータポイントの数を減らします。わずかなデータで バッチサイズと学習率が高いと、トレーニング モデルが急激に 混乱させることができます（最小値を飛び越して何度もジャンプします）。