Այսպիսով, չպետք է որևէ տարբերություն ունենա՝ խառնեք -ը, թե ոչ թեստի կամ վավերացման տվյալները (եթե դուք չեք հաշվարկում որոշ չափումներ, որոնք կախված են նմուշների հերթականությունից), Հաշվի առնելով, որ դուք չեք հաշվարկի որևէ գրադիենտ, այլ պարզապես կորուստ կամ ինչ-որ չափիչ/չափիչ, ինչպիսին է ճշտությունը, որը զգայուն չէ կարգի նկատմամբ…
Ինչու՞ պետք է տվյալները խառնել խաչաձև վավերացումն օգտագործելիս:
այն օգնում է մարզումների արագ մերձեցմանը : այն կանխում է ցանկացած կողմնակալություն մարզման ընթացքում: դա թույլ չի տալիս մոդելին սովորել դասընթացի հերթականությունը:
Կարո՞ղ եմ խառնել վավերացման հավաքածուն:
Մոդելը սկզբում վերապատրաստվում է A-ի և B-ի վրա՝ որպես ուսուցման հավաքածու, և գնահատվում է վավերացման C հավաքածուի վրա: … Խաչաձև վավերացումը գործում է միայն այն նույն դեպքերում, երբ դուք կարող եք պատահականորեն խառնել ձեր տվյալները՝ վավերացման հավաքածու ընտրելու համար:.
Ինչի՞ համար է օգտագործվում տվյալների խառնումը:
Տվյալների խառնում: Պարզ ասած, խառնման տեխնիկան նպատակ ունի խառնել տվյալները և կարող է կամայականորեն պահպանել տրամաբանական հարաբերությունները սյունակների միջև: Այն պատահականորեն խառնում է տվյալների հավաքածուն ատրիբուտի մեջ (օրինակ՝ սյունակ՝ մաքուր հարթ ձևաչափով) կամ ատրիբուտների մի շարք (օրինակ՝ սյունակների մի շարք):
Տվյալների հերթականությունը նշանակություն ունի՞ մեքենայական ուսուցման մեջ:
Արդյո՞ք կարևոր է վերապատրաստման տվյալների հերթականությունը նեյրոնային ցանցեր վարելիս: - Քվորա: Չափազանց կարևոր է վերապատրաստման տվյալները խառնել, որպեսզի չստանաք խիստ փոխկապակցված օրինակների ամբողջ մինի փաթեթներ: Քանի դեռտվյալները խառնվել են, ամեն ինչ պետք է լավ աշխատի:
