sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "validacijska množica".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Širši sorodni izrazi
Izrazi, ki navajajo validacijska množica med svojimi sorodnimi izrazi, a jih seznam zgoraj ne doseže. Njihova podobnost je nižja od podobnosti zadnjega izraza nad njimi.
Pogosto skupaj z
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Za izboljšanje splošnosti modela se pogosto uporablja tudi ločena validacijska množica, na kateri spremljamo spremembo napake med posameznimi epohami.
Validacijska množica tako ne vsebuje slik oseb, ki so v učni množici.
Validacijska množica je uporabna za iskanje najboljših nastavitev za posamezne modele, testna pa za končno primerjavo teh modelov.
Validacijska množica je namenjena sprotni oceni validacijske napake, na podlagi katere ob določenem trenutku zaustavimo učenje.
Validacijska množica je namenjena najprej za ustavitev učenja v primeru, da se napovedovanje na tej množici med zaporednima epohama poslabša.
Validacijska množica je množica, ki je izvzeta iz učenja.
Validacijska množica je del učne množice, ki zajema nabor podatkov, s katerim se pri vsaki epohi preveri, ali model deluje ustrezno.
Validacijska množica je bila uporabljena za določanje optimalnih hiperparametrov modelov, pri nevronskih mrežah pa tudi za implementacijo zgodnjega ustavljanja.
Validacijska množica je bila obenem tudi testna množica.
V vsakem eksperimentu se izbere druga validacijska množica.
Učna množica je uporabljena za ocenjevanje parametrov modela, medtem ko je validacijska množica uporabljena za vrednotenje modela.
To pomeni, da se je ob nadaljevanju učenja iz kontrolne točke validacijska množica ponovno generirala in se je zato razlikovala od prvotne.
Testna in validacijska množica pa temeljita na realnih oblakih točk varov.
S tem validacijska množica nudi vpogled v učinkovitost modela med učenjem, kar pomaga preprečiti prekomerno učenje.
Pri tem ena služi za učenje, druga, validacijska množica, pa za preverjanje uspešnosti modela.
Podatkovno množico navadno razdelimo na tri podmnožice: - učna množica, - validacijska množica, - testna množica.
Običajno validacijska množica predstavlja približno petino učne množice.
Izberemo model, ki doseže najboljšo oceno in ga ponovno naučimo na celotni učni množici (učna + validacijska množica).
Da je ocenjevanje resnično nepristransko, mora validacijska množica vsebovati podatke, ki niso vsebovani ne v učni ne v testni množici.
Prva skupina so pravi učni vzorci in druga skupina so vzorci za vrednotenje ali validacijska množica vzorcev .