De cate date de instruire aveti nevoie?

Calitatea si cantitatea datelor de instruire este adesea cel mai important factor care determina performanta unui model. Odata ce aveti acoperit unghiul de date de antrenament, restul urmeaza de obicei. video porno mothers Dar exact de cate date de instruire aveti nevoie? Raspunsul corect este: depinde. Depinde de sarcina pe care incercati sa o efectuati, de performanta pe care doriti sa o realizati, de caracteristicile de intrare pe care le aveti, de zgomotul din datele de antrenament, de zgomotul din caracteristicile extrase, de complexitatea modelului dvs. disney porno si asa mai departe. Deci, modalitatea de a afla interactiunea tuturor acestor variabile este de a va antrena modelul pe cantitati variate de date de antrenament si de a trasa curbele de invatare. secx porno Dar acest lucru necesita sa aveti deja o cantitate decenta de date de formare pentru a construi parcele interesante. Ce faci cand abia incepi? Sau cand banuiti ca aveti prea putine date de antrenament si doriti sa estimati cat de mare este o problema?

Deci, in loc de raspunsul corect „corect” la problema, ce zici de o estimare, o regula practica? O cale de iesire este de a adopta o abordare empirica dupa cum urmeaza. aloha porno In primul rand, generati automat o multime de probleme de regresie logistica. Pentru fiecare problema generata, studiati relatia dintre cantitatea de date de antrenament si performanta modelelor instruite. filme porno cu fete virgine Observand aceasta relatie intr-o serie de probleme, generalizati la o regula simpla.

Iata codul pentru a genera o serie de probleme de regresie logistica si pentru a studia efectul variatiei cantitatii de date de antrenament. porno virgine Codul se bazeaza pe Tensorflow. Rularea codului nu necesita niciun software sau hardware special (Tensorflow este deschis de la Google) si am putut rula intregul experiment pe laptopul meu. filme porno cu lesbience La rulare, codul scuipa graficul de mai jos.

Axa x reprezinta raportul dintre numarul esantioanelor de antrenament si numarul parametrilor modelului. porno famyli Axa y este scorul f al modelului antrenat. Curbele in culori diferite corespund modelelor care difera in ceea ce priveste numarul de parametri. caut filme porno De exemplu, curba rosie care corespunde unui model cu 128 de parametri indica modul in care se modifica fscore pe masura ce variaza numarul de probe de antrenament la 128 x 1, 128 x 2 si asa mai departe.

Prima observatie este ca curbele scorului f nu variaza pe masura ce scala parametrilor. azteca porno Acest lucru este de asteptat, avand in vedere ca modelele sunt liniare si este bine sa vedem ca o anumita neliniaritate ascunsa nu se strecoara.



  • vreau porno
  • filme porno fortate
  • gang bang porno
  • filme porno romance
  • filme porno cu femei cu pula
  • filme porno grase
  • porno gangbang
  • filme porno oline
  • porno cu batrine
  • porno romani
  • porno asia
  • porno homemade
  • porno xnxx
  • porno grase
  • porno shemale
  • film porno cu babe
  • filme porno brazilia
  • porno oral
  • porno milf
  • filme porno gratuite





Desigur, modelele mai mari au nevoie de mai multe date de antrenament, dar pentru un raport dat dintre numarul de probe de antrenament si numarul de parametrii modelului obtineti aceeasi performanta. flme porno A doua observatie este ca, atunci cand raportul esantioanelor de antrenament fata de parametrii modelului este de 10: 1 , scorul f aterizeaza in vecinatatea lui 0,85 pe care il luam ca definitie a unui model performant. Acest lucru ne conduce la regula 10 , si anume cantitatea de date de antrenament de care aveti nevoie pentru un model performant este de 10 ori numarul de parametri din model. porno clasic

Regula lui 10 transforma problema estimarii cantitatii de date de antrenament necesare pentru cunoasterea numarului de parametri din model, deci merita o discutie. Pentru modelele liniare, cum ar fi regresia logistica, numarul de parametri este egal cu numarul de caracteristici de intrare, deoarece modelul atribuie un parametru corespunzator fiecarei caracteristici. porno sleep Cu toate acestea, ar putea exista unele complicatii:

  • Este posibil ca functiile dvs. sa fie rare, deci contarea numarului de functii poate sa nu fie simpla. porno apk
  • Datorita tehnicilor de regularizare si selectie a caracteristicilor, o multime de caracteristici pot fi eliminate, astfel incat numarul real de caracteristici este mult mai mic decat numarul de caracteristici brute care sunt introduse in model.

O modalitate de a aborda problema este sa observati ca nu aveti nevoie de date etichetate pentru a obtine o estimare a numarului de caracteristici, chiar si exemple neetichetate sunt suficiente in acest scop. filme porno familie De exemplu, avand in vedere un corpus mare de text, puteti genera histograme ale frecventelor cuvintelor pentru a va intelege spatiul caracteristic inainte de a incepe sa etichetati datele pentru antrenament. Avand in vedere histograma, puteti arunca cuvintele din coada lunga pentru a obtine o estimare a numarului real de caracteristici, care apoi ofera o estimare a cantitatii de date de antrenament de care aveti nevoie aplicand regula 10. filme porno cu femei flocoase

Retelele neuronale prezinta un set diferit de probleme decat modelele liniare, cum ar fi regresia logistica. Pentru a obtine numarul de parametri dintr-o retea neuronala de care aveti nevoie

  • Numarati numarul de parametri utilizati in stratul de incorporare daca intrarea dvs. www.filme porno este redusa (consultati, de exemplu, tutorialul Tensorflow privind incorporarile de cuvinte).
  • Numarati numarul de margini din reteaua dvs. porno romance

Problema este ca relatia dintre parametrii dintr-o retea neuronala nu mai este liniara, asa ca studiul imperial pe care l-am facut pe baza regresiei logistice nu se mai aplica. In astfel de cazuri, puteti trata regula 10 ca o limita inferioara a cantitatii de date de instruire necesare. free porno milf

In ciuda complicatiilor de mai sus, din experienta mea, regula lui 10 pare sa functioneze intr-o gama larga de probleme, inclusiv plasele neuronale superficiale. Cu toate acestea, atunci cand aveti dubii, conectati propriul model si ipotezele in codul Tensorflow si rulati simularea pentru a studia efectele sale. porno show Va rugam sa nu ezitati sa partajati daca obtineti informatii despre acest proces.

Vezi si:

Cum functioneaza retelele neuronale?

Cum invata masinile sa se indoiasca?