Also, es sollte keinen Unterschied machen, ob Siedie Test- oder Validierungsdaten mischen oder nicht (es sei denn, Sie berechnen eine Metrik, die von der Reihenfolge der Stichproben abhängt). vorausgesetzt, Sie berechnen keinen Gradienten, sondern nur den Verlust oder eine Metrik / ein Maß wie die Genauigkeit, die nicht von der Reihenfolge abhängt …
Warum sollten die Daten gemischt werden, wenn die Kreuzvalidierung verwendet wird?
es hilft dem Training, schnell zusammenzulaufen . es verhindert Vorurteile während des Trainings. es verhindert, dass das Modell die Reihenfolge des Trainings lernt.
Kann ich das Validierungsset mischen?
Ein Modell wird zuerst mit A und B kombiniert als Trainingsset trainiert und mit dem Validierungsset C bewertet. … Die Kreuzvalidierung funktioniert nur in den gleichen Fällen, in denen Sie Ihre Daten zufällig mischen können, um ein Validierungsset auszuwählen.
Wofür wird Data Shuffling verwendet?
Daten-Shuffling. Einfach ausgedrückt: Shuffling-Techniken zielen darauf ab, Daten zu vermischen und können optional logische Beziehungen zwischen Sp alten beibeh alten. Es mischt zufällig Daten aus einem Datensatz innerhalb eines Attributs (z. B. einer Sp alte in einem reinen flachen Format) oder einer Reihe von Attributen (z. B. einer Reihe von Sp alten).
Spielt die Reihenfolge der Daten beim maschinellen Lernen eine Rolle?
Spielt die Reihenfolge der Trainingsdaten beim Training neuronaler Netze eine Rolle? - Quote. Es ist äußerst wichtig, die Trainingsdaten zu mischen, damit Sie nicht ganze Minibatches mit stark korrelierten Beispielen erh alten. Solangedie Daten wurden gemischt, alles sollte funktionieren.
