質問編集履歴
2
文章の改善
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -58,7 +58,11 @@
|
|
|
58
58
|
|
|
59
59
|
|
|
60
60
|
|
|
61
|
-
学習過程を見ると過学習はおきていないようですが、epochを増やしても精度は頭打ちです。
|
|
61
|
+
学習過程を見ると過学習(※)はおきていないようですが、epochを増やしても精度は頭打ちです。
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
(※過学習は訓練誤差が収束しても汎化誤差が悪化した時のことを指すと認識しています。
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
このグラフの場合は汎化誤差は悪化してはいないので、過学習は起きていないと思っています。)
|
|
62
66
|
|
|
63
67
|
青線は訓練データに対するロスの値
|
|
64
68
|
|
1
誤字の修正
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -28,7 +28,7 @@
|
|
|
28
28
|
|
|
29
29
|
---
|
|
30
30
|
|
|
31
|
-
k-分割交差検証を行った結果、以下の状況となっ
|
|
31
|
+
k-分割交差検証を行った結果、以下の状況となったとします。
|
|
32
32
|
|
|
33
33
|
|
|
34
34
|
|
|
@@ -42,7 +42,7 @@
|
|
|
42
42
|
|
|
43
43
|
この状況では、やはりテストデータでは要件を満たしたモデルではないため、運用時では使うべきではないでしょうか。
|
|
44
44
|
|
|
45
|
-
それとも学習をすれば正しく推論できているため、全データを学習したモデルを使用しても良いと言えるのでしょうか。
|
|
45
|
+
それとも学習をすれば(訓練データは)正しく推論できているため、全データを学習したモデルを使用しても良いと言えるのでしょうか。
|
|
46
46
|
|
|
47
47
|
|
|
48
48
|
|