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ニューラルネットワークでのオーバーフィッティングを避けるために、早期停止方法を使用したいと考えています。データセットを 60-20-20 に分割しました

60 - トレーニング 20 - 検証セット 20 - テスト セット

早期停止を実装する際に疑問があります。

  1. トレーニング セットを使用して、1 エポックの重みを更新します。トレーニング セットを使用したネットワークでエラーが発生しました。
  2. 検証セットのエラーを計算する必要があります。各検証インスタンスのすべてのエラーを平均化する必要がありますか?? たとえば、200 個の検証インスタンスがあるとします。重みを更新していないため、各インスタンスの誤差を計算します。では、すべての検証インスタンスを平均して、それを検証エラーとして報告する必要がありますか??

ありがとう、アティッシュ

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そうです、検証セットのエラーが減少するのではなく増加しているポイントを見つける必要があります。

于 2014-01-30T00:27:53.410 に答える