Varför är träningsfel mindre än testfel?

2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53

De träningsfel kommer vanligtvis att vara mindre än de testfel eftersom samma data som används för att passa modellen används för att bedöma dess träningsfel . En del av diskrepansen mellan träningsfel och den testfel beror på att Träning set och testa set har olika ingångsvärden.

Följaktligen, är valideringsfelet alltid högre än träningsfelet?

Men generellt sett, träningsfel kommer nästan alltid underskatta din Valideringsfel . Det är dock möjligt för Valideringsfel att vara mindre än träningen . Du kan tänka på det på två sätt: Din Träning set hade många "svåra" fall att lära sig.

Och varför ökar träningsfelen? Men den fel på testsetet minskar bara när vi lägger till flexibilitet upp till en viss punkt. I det här fallet sker det vid 5 grader som flexibiliteten ökar bortom denna punkt träningsfel ökar eftersom modellen har memorerat Träning data och buller.

På samma sätt kan du fråga dig vad är träningsfel och testfel?

Träningsfel inträffa när a tränad modellen återkommer fel efter att ha kört den på data igen. Det börjar returnera fel resultat. Testfel är de som händer när en tränad modellen körs på en datauppsättning som den inte har någon aning om. Det betyder att Träning data är helt annorlunda än testning data.

Varför är valideringsnoggrannheten högre än träningsnoggrannheten?

De Träning förlust är högre eftersom du har gjort det konstgjort svårare för nätverket att ge rätt svar. Dock under godkännande alla enheter är tillgängliga, så nätverket har sin fulla beräkningskraft - och därmed kan det fungera bättre än i Träning.