18.人工觀測數據集和模型調參數據集多大合適 翻譯自 吳恩達新書-Machine Learning Yearning

更多好玩的機器學習教程: 進入袋馬學院領一份 ，全部免費?. 人工觀測數據集應該設置的足夠大，這樣方便你找到主要的錯誤類別。如果你在一項工作，這項工作人類可以完成的很好(比如識別圖片中的貓)，這有些粗略的指導準則： • 如果在人類觀測數據集上只產生了10個錯誤，則這個錯誤的數量太少了，用這10個錯誤，很難精確評估出不同類別錯誤的影響。但是如果數據量本身就比較少，而且無法投入更多的成本在人工觀測數據

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