검증 세트

작가: Roger Morrison
창조 날짜: 27 구월 2021
업데이트 날짜: 9 할 수있다 2024
Anonim
[Do it! 딥러닝 입문] 5장 1절 검증 세트를 나누고 전처리 과정을 배웁니다.
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정의-유효성 검사 세트 란 무엇입니까?

기계 학습에서 검증 세트는 분류기의 "매개 변수를 조정"하는 데 사용됩니다. 검증 테스트는 매개 변수의 변화에 ​​따라 프로그램의 기능을 평가하여 연속 테스트에서 어떻게 작동하는지 확인합니다.


유효성 검사 세트는 유효성 검사 데이터 세트, 개발 세트 또는 개발자 세트라고도합니다.

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Techopedia는 유효성 검사 세트를 설명합니다

이상적으로이 프로그램에는 트레이닝 세트, 검증 세트 및 테스트 세트의 세 가지 데이터 세트가 있습니다. 첫 번째 단계 인 교육에서는 프로그램이 교육 데이터를 사용하여 모델을 학습하고 작성합니다. 두 번째 단계에서 유효성 검사는 향후 데이터를 처리하기 위해 프로그램이 제대로 조정되지 않을 수있는 과적 합과 같은 문제를 해결하는 데 도움이됩니다. 훈련 및 테스트 반복으로 인해 발생하는 복잡한 방정식의 관점에서 엔지니어는 엔지니어가 위상을 "종료"할 위치를 결정하는 데 도움이되는 출력 프로세스의 세그먼트를 나타내는 "로컬 최소 및 최대 값"에 대해 이야기합니다. 세 번째 단계 인 테스트 단계에서는 새로운 테스트 데이터를 가져와 기계가 훈련 데이터에서 수행 한 테스트 데이터와 마찬가지로 테스트 데이터에서 정확하게 수행되는지 또는 두 단계에서 성능 사이의 넓은 차이가 과적 합이 발생했는지 여부를 확인합니다. .