प्रशिक्षण त्रुटि परीक्षण त्रुटि से कम क्यों है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

NS प्रशिक्षण त्रुटि आमतौर पर होगा से कम NS परीक्षण त्रुटि क्योंकि मॉडल को फिट करने के लिए उपयोग किए जाने वाले समान डेटा को इसका आकलन करने के लिए नियोजित किया जाता है प्रशिक्षण त्रुटि . के बीच विसंगति का हिस्सा प्रशिक्षण त्रुटि और यह परीक्षण त्रुटि ऐसा इसलिए है क्योंकि प्रशिक्षण सेट और परीक्षण सेट में अलग-अलग इनपुट मान हैं।

नतीजतन, क्या सत्यापन त्रुटि हमेशा प्रशिक्षण त्रुटि से अधिक होती है?

हालांकि आम तौर पर बोल रहा हूँ, प्रशिक्षण त्रुटि लगभग होगा हमेशा अपने को कम आंकें मान्यता त्रुटि . हालांकि यह संभव है मान्यता त्रुटि कम होना प्रशिक्षण की तुलना में . आप इसके बारे में दो तरह से सोच सकते हैं: Your प्रशिक्षण सेट में सीखने के लिए कई 'कठिन' मामले थे।

साथ ही, प्रशिक्षण त्रुटि क्यों बढ़ती है? हालांकि त्रुटि जब हम एक निश्चित बिंदु तक लचीलापन जोड़ते हैं तो परीक्षण सेट पर केवल घट जाती है। इस मामले में, यह लचीलेपन के रूप में 5 डिग्री पर होता है बढ़ती है इस बिंदु से परे, प्रशिक्षण त्रुटि बढ़ जाती है क्योंकि मॉडल ने याद किया है प्रशिक्षण डेटा और शोर।

इसी तरह, आप पूछ सकते हैं कि प्रशिक्षण त्रुटि और परीक्षण त्रुटि क्या है?

प्रशिक्षण त्रुटियां तब होता है जब a प्रशिक्षित मॉडल रिटर्न त्रुटियों इसे फिर से डेटा पर चलाने के बाद। यह वापस शुरू होता है गलत परिणाम। परीक्षण त्रुटियां क्या वे तब होते हैं जब a प्रशिक्षित मॉडल एक ऐसे डेटासेट पर चलाया जाता है जिसके बारे में उसे कोई जानकारी नहीं होती है। मतलब, प्रशिक्षण डेटा पूरी तरह से अलग है परिक्षण आंकड़े।

सत्यापन सटीकता प्रशिक्षण सटीकता से अधिक क्यों है?

NS प्रशिक्षण नुकसान है उच्चतर क्योंकि आपने नेटवर्क के लिए सही उत्तर देना कृत्रिम रूप से कठिन बना दिया है। हालांकि, के दौरान मान्यता सभी इकाइयाँ उपलब्ध हैं, इसलिए नेटवर्क की अपनी पूर्ण कम्प्यूटेशनल शक्ति है - और इस प्रकार यह बेहतर प्रदर्शन कर सकता है से में प्रशिक्षण.