Машин сургалтын загвар дахь эрин үеийн тоо ба таамаглалын нарийвчлалын хоорондын хамаарал нь тухайн загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварт ихээхэн нөлөөлдөг чухал тал юм. Эрин үе гэдэг нь сургалтын бүх мэдээллийн багцыг нэг удаа бүрэн дамжуулж байгааг хэлнэ. Загварын сургалтыг оновчтой болгох, хүссэн гүйцэтгэлийн түвшинд хүрэхэд эрин үеүүдийн тоо нь таамаглах нарийвчлалд хэрхэн нөлөөлдөгийг ойлгох нь чухал юм.
Машины сургалтын хувьд эрин үеүүдийн тоо нь сургалтын явцад загвар зохион бүтээгчид тааруулах шаардлагатай гиперпараметр юм. Эрин үеийн тоо нь таамаглах нарийвчлалд үзүүлэх нөлөө нь хэт тохирох, дутуу тохирох үзэгдэлтэй нягт холбоотой байдаг. Загвар өмсөгч сургалтын өгөгдлүүдийг хэт сайн сурч, үндсэн хэв маягийн хамт чимээ шуугиантай байх үед хэт тохируулга үүсдэг. Энэ нь үл үзэгдэх өгөгдлийн ерөнхий ойлголтыг муутгаж, таамаглах нарийвчлалыг бууруулдаг. Нөгөөтэйгүүр, загвар нь өгөгдлийн үндсэн хэв маягийг олж авахад хэтэрхий энгийн байх үед дутуу тохирох байдал үүсдэг бөгөөд энэ нь хэт хазайлт, таамаглал бага нарийвчлалд хүргэдэг.
Эрин үеийн тоо нь хэт зохицох, дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Машин сургалтын загварыг сургахдаа эрин үеийг нэмэгдүүлэх нь тухайн загварын гүйцэтгэлийг тодорхой цэг хүртэл сайжруулахад тусална. Эхэндээ, эрин үе нэмэгдэхийн хэрээр загвар нь сургалтын өгөгдлөөс илүү ихийг сурч, сургалтын болон баталгаажуулалтын мэдээллийн багцын таамаглалын нарийвчлал сайжрах хандлагатай байдаг. Учир нь загвар нь алдагдлыг багасгахын тулд жин, хазайлтыг тохируулах илүү их боломжийг олж авдаг.
Гэсэн хэдий ч эрин үеийн тоог тодорхойлохдоо зөв тэнцвэрийг олох нь чухал юм. Хэрэв эриний тоо хэт бага байвал загвар нь өгөгдөлд тохирохгүй байж, гүйцэтгэл муутай болно. Нөгөөтэйгүүр, хэрэв эрин үеийн тоо хэт их байвал загвар нь сургалтын өгөгдлийг цээжилж, улмаар хэт тохируулж, шинэ өгөгдөлд нэгтгэх нь багасдаг. Иймээс сургалтын явцад загварын гүйцэтгэлийг тусдаа баталгаажуулалтын өгөгдлийн багц дээр хянах нь хэт тохируулалгүйгээр урьдчилан таамаглах нарийвчлалыг дээд зэргээр нэмэгдүүлэх оновчтой эрин үеийг тодорхойлох нь маш чухал юм.
Эрин үеийн оновчтой тоог олох нэг нийтлэг арга бол эрт зогсоох гэх мэт арга техникийг ашиглах явдал юм. Эрт зогсоох нь баталгаажуулалтын өгөгдлийн багц дээрх загварын гүйцэтгэлийг хянах, баталгаажуулалтын алдагдал нэмэгдэж эхлэх үед сургалтын үйл явцыг зогсоох явдал бөгөөд энэ нь загвар хэт тохируулж эхэлснийг харуулж байна. Эрт зогсолтыг ашигласнаар хөгжүүлэгчид загварыг хэт олон эрин үед сургахаас сэргийлж, ерөнхийлөн дүгнэх чадварыг сайжруулж чадна.
Машин сургалтын загвар дахь эрин үеийн тоо ба таамаглалын нарийвчлалын хоорондын хамаарал нь загварын гүйцэтгэлийг оновчтой болгох, хэт тохирох, дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх чухал хүчин зүйл юм. Загварыг шинэ өгөгдөлд сайн ерөнхийлсөн байдлыг баталгаажуулахын зэрэгцээ урьдчилан таамаглах өндөр нарийвчлалд хүрэхийн тулд эрин үеийн тооны зөв тэнцвэрийг олох нь чухал юм.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
- Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтыг байгалийн график байхгүй өгөгдөлд ашиглаж болох уу?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү