Er batchstørrelse, epoke og datasettstørrelse alle hyperparametre?
Torsdag 07 mars 2024
by Jose' da Cruz
Batchstørrelse, epoke og datasettstørrelse er faktisk avgjørende aspekter i maskinlæring og blir ofte referert til som hyperparametere. For å forstå dette konseptet, la oss fordype oss i hvert begrep individuelt. Batchstørrelse: Batchstørrelsen er en hyperparameter som definerer antall prøver som behandles før modellens vekter oppdateres under trening. Den spiller
Er det riktig at hvis datasettet er stort trenger man mindre evaluering, noe som betyr at andelen av datasettet som brukes til evaluering kan reduseres med økt størrelse på datasettet?
Lørdag 11 november 2023
by Hema Gunasekaran
Innenfor maskinlæring spiller størrelsen på datasettet en avgjørende rolle i evalueringsprosessen. Forholdet mellom datasettstørrelse og evalueringskrav er komplekst og avhenger av ulike faktorer. Imidlertid er det generelt sant at når datasettstørrelsen øker, kan brøkdelen av datasettet som brukes til evaluering være
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, Dype nevrale nettverk og estimatorer
Merket under:
Kunstig intelligens, Datasettstørrelse, Evaluering, Generalisering, Maskinlæring, overfitting