私の見解では、クロス検証は、可能な限り多くのデータを使用してモデルを比較するために使用されます。たとえば、パーセプトロン ニューラル ネットワークと同じ問題の決定木を比較するために使用できます。または、特定の問題についてニューラル ネットワークのニューロン数を調べるために使用することもできます。ここでは、モデル/アーキテクチャの比較について説明します。
それにもかかわらず、私の見解では、交差検証の各ラウンドで重みが再初期化されるため、交差検証はニューラル ネットワークの最適な重みを見つけるのに適していないようです。
私の見解を確認できますか？相互検証はモデル/アーキテクチャを比較するためにのみ使用され、これらのモデル/アーキテクチャの最適なパラメーターを見つけるのには適していませんか?
ありがとうございました。