Torej, ne bi smelo biti nikakršne razlike, ali premešate ali ne preskusne ali validacijske podatke (razen če računate kakšno meritev, ki je odvisna od vrstnega reda vzorcev), glede na to, da ne boste računali nobenega gradienta, ampak samo izgubo ali kakšno metriko/mero, kot je natančnost, ki ni občutljiva na vrstni red …
Zakaj bi morali podatke premešati pri uporabi navzkrižnega preverjanja?
to pomaga, da se trening hitro zbliža . preprečuje kakršno koli pristranskost med treningom. preprečuje, da bi se model naučil vrstnega reda usposabljanja.
Ali lahko premešam nastavitev za preverjanje?
A model se najprej usposobi na A in B, združeni kot nabor za usposabljanje, in se oceni na naboru za preverjanje veljavnosti C. … Navzkrižno preverjanje deluje samo v istih primerih, ko lahko naključno premešate svoje podatke, da izberete nabor za preverjanje..
Za kaj se uporablja premeščanje podatkov?
Premeščanje podatkov. Preprosto povedano, tehnike premešanja ciljajo na mešanje podatkov in lahko po želji ohranijo logična razmerja med stolpci. Naključno premeša podatke iz nabora podatkov znotraj atributa (npr. stolpec v čisti ravni obliki) ali niza atributov (npr. niza stolpcev).
Ali je vrstni red podatkov pomemben pri strojnem učenju?
Ali je vrstni red vadbenih podatkov pomemben pri usposabljanju nevronskih mrež? - Quora. Izjemno pomembno je, da vadbene podatke premešate, tako da ne dobite celih mini paketov zelo koreliranih primerov. Doklerpodatki so bili premešani, vse bi moralo delovati OK.
