Eğitim Setleri ve Test Setleri

Eğitim setleriyle denemeler yapmak için Playground'a geri dönüyoruz ve test kümelerinden oluşur.

Turuncu ve mavi noktaların ne anlama geldiğini hatırlamak için artı simgesini tıklayın.

Görselleştirmede:

• Her mavi nokta, bir veri sınıfına ait bir örneği ifade eder (örneğin, spam) gönderebilir.
• Her turuncu nokta, başka bir veri sınıfının bir örneğini ifade eder ( (spam değil).
• Arka plan rengi, modelin örneklerin nerede gerçekleştiğine ilişkin tahminini bulunması gerekir. Mavi bir noktanın etrafında mavi arka plan modelin bu örneği doğru şekilde tahmin ettiği anlamına gelir. Öte yandan mavi bir noktanın çevresindeki turuncu arka plan, modelin bu örnek için yanlış bir tahmin olabilir.

Bu alıştırmada hem test kümesi hem de eğitim seti aynı veri kümesi olabilir. Varsayılan olarak, görselleştirmede yalnızca ayarlandı. Test kümesini de görmek isterseniz görselleştirmenin hemen altındaki Test verilerini göster onay kutusunu işaretleyin. aşağıdaki ayrımı unutmayın:

• Eğitim örneklerinin dış çizgisi beyazdır.
• Test örneklerinin dış çizgisi siyahtır.

1. Görev: Aşağıdaki talimatları uygulayarak Playground'u belirtilen ayarlarla çalıştırın takip etmek için:

1. Çalıştır/Duraklat düğmesini tıklayın:
2. Test kayıpları ve Eğitim kayıp değerleri değişikliğini izleyin.
3. Test kayıp ve eğitim kayıp değerlerinin değişmesi durduğunda yalnızca bir kereliğine değiştirmek istiyorsanız Çalıştır/Duraklat düğmesine basın tekrar dokunun.

ziyaret edin. Test kaybı ve Eğitim kaybı arasındaki deltaya dikkat edin. Bu riskleri azaltmaya çalışacağız delta olarak yararlanabilirsiniz.

2. Görev: Aşağıdakileri yapın:

1. Sıfırla düğmesine basın.
2. Öğrenim oranı üzerinden fiyatlandırabilirsiniz.
3. Çalıştır/Duraklat düğmesine basın:
4. Playground'un en az 150 dönem boyunca çalışmasına izin verin.

Test kaybı ve Eğitim kaybı arasındaki delta daha mı düşük veya ne kadar artış gösteriyor? Her ikisini de değiştirirseniz ne olur? Öğrenme oranı ve topluluk boyutu nedir?

İsteğe Bağlı Görev 3: Eğitim verisi yüzdesi etiketli bir kaydırma çubuğu Test verileri için eğitim verilerinin oranını kontrol etmenizi sağlar. Örneğin, %90'a ayarlandığında verilerin% 90'ı eğitim kümesi ve kalan% 10 ise test kümesi için kullanılır.

Aşağıdakileri yapın:

1. "Eğitim verisi yüzdesini" azaltma %50'den %10'a.
2. Öğrenme oranı ve Grup boyutu ile denemeler yaparak bulguları özetin.

ziyaret edin. Eğitim verileri yüzdesini değiştirmek, optimum değeri değiştiriyor mu? öğrendiğiniz ile ilgili sorular var mı? Neden duruyorlar?

---

---

1. Görev'in yanıtı için artı simgesini tıklayın.

Öğrenme hızı 3'e (ilk ayar) ayarlandığında Test kaybı, Eğitim kaybından çok daha fazladır.

2. Görevin yanıtı için artı simgesini tıklayın.

Öğrenme hızını (örneğin, 0,001'e) düşürerek Test kaybı, eğitim kaybına çok daha yakın bir değere düşer. Çoğu koşuda, Grup boyutunun artırılması Eğitim kaybını veya Test'i etkilemez önemli ölçüde kaybetti. Bununla birlikte, çalıştırmaların küçük bir yüzdesinde, 20 veya daha büyük bir grup boyutu, test kaybının biraz düşmesine neden olur eğitim kaybının altında bulunur.

Playground'un veri kümeleri rastgele oluşturulur. Sonuç olarak cevaplar her zaman sizinkiyle tam olarak örtüşmeyebilir.

3. Görevin yanıtı için artı simgesini tıklayın.

Eğitim verisi yüzdesi% 50'den% 10'a önemli ölçüde düşürüldü. eğitim kümesindeki veri noktalarının sayısını düşürür. Çok az veriyle yüksek grup boyutu ve yüksek öğrenme hızı, eğitim modelinin atlama yapmasına neden olur. Düzensiz aralıklarla (minimum noktaya kadar atlayarak)