Zijn batchgrootte, tijdperk en datasetgrootte allemaal hyperparameters?
Batchgrootte, tijdperk en datasetgrootte zijn inderdaad cruciale aspecten bij machinaal leren en worden gewoonlijk hyperparameters genoemd. Om dit concept te begrijpen, gaan we dieper in op elke term afzonderlijk. Batchgrootte: De batchgrootte is een hyperparameter die het aantal verwerkte monsters definieert voordat de gewichten van het model tijdens de training worden bijgewerkt. Het speelt
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappen in Machine Learning, De 7 stappen van machine learning
Klopt het dat als de dataset groot is, er minder evaluatie nodig is, wat betekent dat de fractie van de dataset die voor evaluatie wordt gebruikt, kan worden verkleind naarmate de omvang van de dataset toeneemt?
Op het gebied van machine learning speelt de omvang van de dataset een cruciale rol in het evaluatieproces. De relatie tussen de omvang van de dataset en de evaluatievereisten is complex en hangt van verschillende factoren af. Het is echter over het algemeen waar dat naarmate de dataset groter wordt, het deel van de dataset dat voor evaluatie wordt gebruikt, ook groter kan worden
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappen in Machine Learning, Diepe neurale netwerken en schatters