Taigi, neturėtų būti jokio skirtumo, ar maišote, ar nemaišote testo ar patvirtinimo duomenų (nebent skaičiuojate kokią nors metriką, kuri priklauso nuo pavyzdžių eilės), atsižvelgiant į tai, kad neapskaičiuosite jokio gradiento, o tik nuostolius arba tam tikrą metriką / matą, pvz., tikslumą, kuris nėra jautrus tvarkai …
Kodėl duomenys turėtų būti maišomi naudojant kryžminį patvirtinimą?
ji padeda treniruotėms greitai susilieti . jis apsaugo nuo bet kokio šališkumo treniruotės metu. tai neleidžia modeliui išmokti mokymo tvarkos.
Ar galiu maišyti patvirtinimo rinkinį?
A modelis pirmiausia mokomas naudojant A ir B, kartu kaip mokymo rinkinį, ir vertinamas pagal patvirtinimo rinkinį C. … Kryžminis patvirtinimas veikia tik tais pačiais atvejais, kai galite atsitiktinai maišyti duomenis, kad pasirinktumėte patvirtinimo rinkinį.
Kam naudojamas duomenų maišymas?
Duomenų maišymas. Paprasčiau tariant, maišymo būdai siekia sumaišyti duomenis ir pasirinktinai gali išlaikyti loginius ryšius tarp stulpelių. Ji atsitiktinai sumaišo duomenis iš duomenų rinkinio atribute (pvz., stulpelyje gryno plokščio formato) arba atributų rinkinyje (pvz., stulpelių rinkinyje).
Ar mašininio mokymosi metu svarbi duomenų tvarka?
Ar treniruojant neuroninius tinklus svarbi duomenų mokymo tvarka? - Quora. Labai svarbu maišyti mokymo duomenis, kad negautumėte ištisų labai koreliuojančių pavyzdžių mini partijų. Kolduomenys buvo sumaišyti, viskas turėtų veikti gerai.
