ก่อนเริ่มโมดูลนี้ ลองพิจารณาว่ามีข้อเสียใดๆ ในการใช้ขั้นตอนการฝึกอบรมตามที่ระบุไว้ในชุดการฝึกอบรมและการทดสอบหรือไม่
ลองดูตัวเลือกด้านล่าง
เราพูดถึงกระบวนการใช้ชุดทดสอบและชุดการฝึกเพื่อขับเคลื่อนการพัฒนาโมเดลซ้ำแล้ว ในการทำซ้ำแต่ละครั้ง เราจะฝึกกับข้อมูลการฝึกและประเมินข้อมูลทดสอบ โดยใช้ผลการประเมินเกี่ยวกับข้อมูลการทดสอบเพื่อเป็นแนวทางในการเลือกและทำการเปลี่ยนแปลงกับไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ ของโมเดล เช่น อัตราการเรียนรู้และฟีเจอร์ วิธีนี้มีสิ่งใดผิดพลาดหรือไม่ (เลือกเพียงคำตอบเดียว)
ไม่เป็นไร เรากำลังฝึกข้อมูลการฝึกและประเมินข้อมูลการทดสอบแยกต่างหาก
อันที่จริงมีปัญหาเล็กๆ น้อยๆ อยู่ตรงนี้ ลองคิดถึงสิ่งที่อาจเกิดขึ้นหากเราทำรูปแบบนี้หลายๆ ครั้งหลายๆ ครั้ง
การทำกระบวนการนี้หลายๆ รอบอาจทำให้เราต้องเข้ากับลักษณะเฉพาะของชุดการทดสอบของเราโดยปริยาย
ใช่แน่นอน! ยิ่งเราประเมินชุดทดสอบหนึ่งๆ บ่อยครั้งเท่าใด เรายิ่งเสี่ยงมากที่จะต้องใช้ชุดทดสอบดังกล่าวมากเกินไป
เราจะมองหาโปรโตคอลที่ดีกว่าในลำดับถัดไป
วิธีนี้ไม่มีประสิทธิภาพในการคำนวณ เราควรเลือกชุดไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เป็นค่าเริ่มต้นและใช้กับชุดพารามิเตอร์ดังกล่าวเพื่อประหยัดทรัพยากร
แม้ว่าการทำซ้ำประเภทนี้จะมีค่าใช้จ่ายสูง แต่ก็เป็นส่วนสำคัญในการพัฒนาโมเดล การตั้งค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์อาจสร้างความแตกต่างได้อย่างมากในคุณภาพของโมเดล และเราควรเผื่อเวลาและทรัพยากรในการคำนวณไว้จำนวนหนึ่งเสมอ เพื่อให้แน่ใจว่าเรากำลังได้รับคุณภาพที่ดีที่สุด