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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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1回答

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過学習が生じてしまうディープラーニングのモデルに対して、数epochの早期打ち切りをすることの実用性

k_k_kk

総合スコア3

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投稿2021/01/11 06:04

編集2021/01/11 06:05

train(学習データ)、val(検証データ)の学習曲線なのですが、過学習を起こしています。
5epochほどで早期打ち切りをした場合、valデータに対して予測力があるモデルを作成できたと言えますでしょうか。

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回答1

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ベストアンサー

valデータに対して予測力があるモデルを作成できたと言えますでしょうか。

その時のAccuracyとかLossで、欲しい「予測力」を達成できるなら

【追記】コメントにも書きましたけど、Accuracyとかが良くても、うまく予測できない場合もありますので、テストデータでそのあたりの確認が要ります

投稿2021/01/11 06:12

編集2021/01/11 06:39
jbpb0

総合スコア7651

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k_k_kk

2021/01/11 06:16

コメントありがとうございます。 学習曲線から判断すると、valデータに対して全く予測力がないモデルではないという認識で大丈夫しょうか。
jbpb0

2021/01/11 06:35

データによるので、何とも言えません たとえば、データの偏りが大きければ、それの対策しないと、数値的にはいいはずなのにダメダメな学習がされてたりします https://qiita.com/koshian2/items/20af1548125c5c32dda9 テストデータで、真値と予測値の関係をちゃんと調べないと、本当のところどうかは分かりません
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