לפני שתתחילו את המודול הזה, כדאי לבדוק אם יש טעויות בתהליך האימון שמתואר בערכות הדרכה ובחינות.
האפשרויות מפורטות בהמשך.
בדקנו תהליך של שימוש בקבוצת בדיקה ובמערך אימון
כדי לעודד איטרציות לפיתוח מודל. אחרי כל איטרציה, התאמנו
על נתוני האימון ונבצע הערכה לפי נתוני הבדיקה, תוך שימוש
בתוצאות ההערכה של נתוני הבדיקה כדי להנחות את הבחירה לגבי היפר-פרמטרים שונים של המודל, כמו קצב למידה ותכונות,
ולשינויים בהם. האם משהו
לא בסדר בגישה הזו? (בחר תשובה אחת בלבד).
בסדר גמור, אנחנו עוברים אימון על נתוני אימון ומתבצעת הערכה של נתוני בדיקה נפרדים.
למעשה, יש כאן בעיה עדינה. כדאי לחשוב מה יקרה אם נבצע הרבה מאוד חזרות על הטופס הזה.
ביצוע הרבה סבבים של התהליך הזה עלול לגרום לנו להתאים באופן מרומז
להיבטים הייחודיים של קבוצת הבדיקה הספציפית שלנו.
כן בהחלט! ככל שאנחנו מבצעים הערכה לעתים קרובות יותר על קבוצת בדיקות נתונה, כך גובר הסיכון שלנו להסתכן בהתאמת יתר מרומזת לקבוצת הבדיקה הזו.
בהמשך נבדוק פרוטוקול טוב יותר.
זה לא יעיל מבחינת החישוב. פשוט בוחרים קבוצה של היפר-פרמטרים כברירת מחדל
ומקיימים איתם חיים כדי לחסוך במשאבים.
אמנם החזרות מהסוג הזה הן יקרות, אבל הן חלק קריטי מפיתוח המודלים. להגדרות היפר-פרמטרים יש השפעה משמעותית
באיכות המודל, ואנחנו תמיד צריכים להקציב זמן מסוים ומשאבים חישוביים
כדי להבטיח שאנחנו מקבלים את האיכות הטובה ביותר שאפשר.