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装着不足とオーバーフィッティングの違いは何ですか
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データサイエンスに言及していると仮定すると、過剰留置は、モデルが過剰訓練されたときに発生したり、複雑さが大きすぎたりしてテストデータに高い誤差率をもたらすときに、過剰装着の反対です。モデルの過剰留置は、モデルを装着していないモデルよりも一般的であり、通常、「早期停止」と呼ばれるプロセスを介して過剰適合を避けるために、装備が普通に発生します。
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モデルが過剰にぴったりであることをどのように知ることができますか？
gpt
モデルは、トレーニングセットのデータセットに近づきすぎているため、モデルが過剰に適合しています。これは、新しい画像でジョブをうまく進めるために安倍になっていないモデルに再び再表示されます。モードのエラー率が低く、分散が高い場合、これらはモデルに過剰適合する良い信号です。これを防ぐには、残りとは異なるテスト画像の一部を脇に置いて、過剰適合のために「テスト」する必要があります。トレーニング用の画像のエラー率が低く、テスト画像のエラー率が高い場合、モデルは過度に搭載されている可能性が高くなります。これは、トレーニングを調整する必要がある場合があることを意味します！

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