Ang laki ba ng batch, epoch at laki ng dataset ay lahat ng hyperparameter?
Ang laki ng batch, epoch, at laki ng dataset ay talagang mahahalagang aspeto sa machine learning at karaniwang tinutukoy bilang mga hyperparameter. Upang maunawaan ang konseptong ito, alamin natin ang bawat termino nang paisa-isa. Laki ng batch: Ang laki ng batch ay isang hyperparameter na tumutukoy sa bilang ng mga sample na naproseso bago ma-update ang mga timbang ng modelo sa panahon ng pagsasanay. Ito ay gumaganap
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang 7 mga hakbang ng pag-aaral ng makina
Tama ba na kung ang dataset ay malaki ang isa ay nangangailangan ng mas kaunting pagsusuri, na nangangahulugan na ang fraction ng dataset na ginamit para sa pagsusuri ay maaaring bawasan sa pagtaas ng laki ng dataset?
Sa larangan ng machine learning, ang laki ng dataset ay gumaganap ng mahalagang papel sa proseso ng pagsusuri. Ang ugnayan sa pagitan ng laki ng dataset at mga kinakailangan sa pagsusuri ay kumplikado at nakadepende sa iba't ibang salik. Gayunpaman, sa pangkalahatan ay totoo na habang lumalaki ang laki ng dataset, maaaring maging ang fraction ng dataset na ginamit para sa pagsusuri
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator