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29 繪製訓練集上的損失曲線(29 Plotting training error)
時間 2021-01-16
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當訓練集增大時,開發集(測試集)損失應該降低,但是訓練集損失會增大。 用一個例子展示這種效果:假如訓練集只有2個樣本:一個貓圖片,一個非貓圖片,對於算法來說很容易記得這兩個樣本,從而在訓練集上獲得0%的錯誤率。即使兩個樣本的標籤都錯了,對於算法來說還是很容易記住這些標籤。(注:標籤錯了,算法記住錯的標籤,訓練集上分類錯誤率也爲0)。 現在假設訓練集有100個樣本,其中少量樣本的標籤是錯誤的,或者一
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