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tensor flow教程_王而川_麦子学院_知识融合与质量评估_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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习参数的数据子集与用于整个训练过程的较大数据池混淆,但仍通常将其称为训练集。用于指导超参数选择的数据子集称为验证集。通常,一个人使用大约80%的训练数据进行训练,而使用20%进行验证。由于验证集用于“训练”超参数,因此验证集错误将低估泛化错误,尽管通常数量少于训练错误。完成所有超参数优化后,可以使用测试集估计泛化误差。 在实践中,多年以来反复使用同一测试集来评估不同算法的性能时,尤其是如果我们考虑科学界在击败该测试集上报告的最新性能方面所做的所有尝试,我们最终也对测试集进行了乐观的评估。因此,基准可能会过时,然后不能反映出经过培训的系统的真实现场性能。值得庆幸的是,社区倾向于使用新的(通常更雄心勃勃,规模更大的)基准数据集。 5.3.1交叉验证 如果将数据集划分为固定的训练集和固定的测试集,可能会导致测试集较小,这可能会带来问题。一个小的测试集意味着在估计的平均测试误差周围存在统计不确定性,因此很难断定算法A在给定任务上比算法B更好。 当数据集具有成千上万个示例或更多时,这不是一个严重的问题。如果数据集太小,则可以使用其他方法,以增加计算成本为代价,从而允许人们在估计平均测试误
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