Adakah betul bahawa jika set data adalah besar, satu set memerlukan kurang penilaian, yang bermaksud bahawa pecahan set data yang digunakan untuk penilaian boleh dikurangkan dengan peningkatan saiz set data?
Dalam bidang pembelajaran mesin, saiz set data memainkan peranan penting dalam proses penilaian. Hubungan antara saiz set data dan keperluan penilaian adalah rumit dan bergantung kepada pelbagai faktor. Walau bagaimanapun, secara amnya benar bahawa apabila saiz set data meningkat, pecahan set data yang digunakan untuk penilaian boleh dikurangkan.
Semasa menilai model pembelajaran mesin, adalah penting untuk memastikan bahawa keputusan penilaian boleh dipercayai dan mewakili prestasi model pada data yang tidak kelihatan. Ini biasanya dicapai dengan membahagikan set data kepada set latihan dan penilaian. Set latihan digunakan untuk melatih model, manakala set penilaian digunakan untuk menilai prestasinya.
Dalam set data yang kecil, adalah penting untuk memperuntukkan bahagian data yang mencukupi untuk penilaian. Ini kerana set data yang kecil mungkin tidak menangkap sepenuhnya corak dan variasi asas dalam data, yang membawa kepada potensi overfitting. Overfitting berlaku apabila model berprestasi baik pada data latihan tetapi gagal untuk membuat generalisasi kepada data baharu yang tidak kelihatan.
Apabila saiz set data meningkat, kemungkinan pemasangan berlebihan berkurangan. Dengan set data yang lebih besar, model ini mempunyai lebih banyak contoh untuk dipelajari, membolehkannya menangkap rangkaian corak yang lebih luas dan membuat generalisasi dengan lebih baik. Akibatnya, sebahagian kecil daripada set data boleh digunakan untuk penilaian tanpa menjejaskan kebolehpercayaan keputusan penilaian.
Sebagai contoh, mari kita pertimbangkan senario di mana kita mempunyai set data sebanyak 100,000 sampel. Jika kami memperuntukkan 80% daripada data untuk latihan dan 20% untuk penilaian, kami akan mempunyai 80,000 sampel untuk latihan dan 20,000 sampel untuk penilaian. Perpecahan ini mungkin akan memberikan hasil penilaian yang boleh dipercayai.
Walau bagaimanapun, jika kami mempunyai set data yang lebih besar daripada 1,000,000 sampel, kami boleh memperuntukkan pecahan yang lebih kecil untuk penilaian, seperti 90% untuk latihan dan 10% untuk penilaian. Dalam kes ini, kami akan mempunyai 900,000 sampel untuk latihan dan 100,000 sampel untuk penilaian. Keputusan penilaian yang diperoleh daripada pemisahan ini masih boleh dipercayai kerana saiz set data yang meningkat.
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa pecahan khusus set data yang digunakan untuk penilaian harus ditentukan berdasarkan ciri khusus set data, kerumitan masalah dan matlamat penilaian. Dalam sesetengah kes, mungkin masih perlu untuk memperuntukkan pecahan yang lebih besar untuk penilaian, walaupun dengan set data yang besar, untuk memastikan penilaian yang tepat terhadap prestasi model.
Apabila saiz set data bertambah, secara amnya adalah benar bahawa sebahagian kecil daripada set data boleh digunakan untuk penilaian tanpa menjejaskan kebolehpercayaan keputusan penilaian. Walau bagaimanapun, pecahan khusus harus ditentukan berdasarkan pelbagai faktor dan pertimbangan yang teliti terhadap set data dan matlamat penilaian.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Jaringan saraf dan penganggar yang mendalam:
- Apakah peraturan praktikal untuk menggunakan strategi dan model pembelajaran mesin tertentu?
- Parameter yang manakah menunjukkan bahawa sudah tiba masanya untuk beralih daripada model linear kepada pembelajaran mendalam?
- Apakah alatan yang wujud untuk XAI (Explainable Artificial Intelligence)?
- Bolehkah pembelajaran mendalam ditafsirkan sebagai mentakrifkan dan melatih model berdasarkan rangkaian saraf dalam (DNN)?
- Adakah rangka kerja TensorFlow Google membolehkan untuk meningkatkan tahap abstraksi dalam pembangunan model pembelajaran mesin (cth dengan menggantikan pengekodan dengan konfigurasi)?
- Bolehkah seseorang mengawal dengan mudah (dengan menambah dan mengalih keluar) bilangan lapisan dan bilangan nod dalam lapisan individu dengan menukar tatasusunan yang dibekalkan sebagai hujah tersembunyi rangkaian saraf dalam (DNN)?
- Bagaimana untuk mengenali model itu sudah terlalu dipasang?
- Apakah rangkaian neural dan rangkaian neural dalam?
- Mengapa rangkaian saraf dalam dipanggil dalam?
- Apakah kelebihan dan kekurangan menambahkan lebih banyak nod pada DNN?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam rangkaian neural dalam dan penganggar