Deci, nu ar trebui să aibă nicio diferență dacă amestecați sau nu datele de testare sau de validare (cu excepția cazului în care calculați o valoare care depinde de ordinea mostrelor), dat fiind că nu veți calcula niciun gradient, ci doar pierderea sau o anumită măsurătoare/măsură precum precizia, care nu este sensibilă la ordinea …
De ce ar trebui amestecate datele atunci când se utilizează validarea încrucișată?
it ajută antrenamentul să converge rapid . previne orice părtinire în timpul antrenamentului. împiedică modelul să învețe ordinea antrenamentului.
Pot amesteca setul de validare?
A model este mai întâi antrenat pe A și B combinate ca set de antrenament și evaluat pe setul de validare C. … Validarea încrucișată funcționează numai în aceleași cazuri în care vă puteți amesteca aleatoriu datele pentru a alege un set de validare.
La ce se folosește amestecarea datelor?
Alerarea datelor. Mai simplu spus, tehnicile de amestecare au ca scop amestecarea datelor și, opțional, pot păstra relațiile logice dintre coloanele. Amestecă aleatoriu datele dintr-un set de date dintr-un atribut (de exemplu, o coloană într-un format plat pur) sau dintr-un set de atribute (de exemplu, un set de coloane).
Contează ordinea datelor în învățarea automată?
Contează ordinea datelor de antrenament la antrenamentul rețelelor neuronale? - Quora. Este extrem de important să amestecați datele de antrenament, astfel încât să nu obțineți miniloturi întregi de exemple foarte corelate. Atâta timp câtdatele au fost amestecate, totul ar trebui să funcționeze OK.
