• Buradasın

    Train loss nasıl hesaplanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Train loss, bir makine öğrenimi modelinin eğitim aşamasında hesaplanan eğitim kaybı veya eğitim hatası olarak adlandırılır 12.
    Train loss'un hesaplanması için aşağıdaki adımlar izlenir:
    1. Model, bilinen giriş-çıkış çiftlerine sahip bir veri kümesine maruz bırakılır 1.
    2. Her tahmin için kayıp hesaplanır 1.
    3. Modelin iç parametreleri (ağırlıklar ve önyargılar), kümedeki tüm veriler üzerinden biriken kaybı en aza indirmek için ayarlanır 12.
    Train loss, genellikle kayıp fonksiyonu kullanılarak, tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki farkı niceleyen bir fonksiyon yardımıyla hesaplanır 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. baotramduong.medium.com
        1
      2. geeksforgeeks.org
        2
      3. devgem.io
        3
      4. learn.microsoft.com
        4
      5. dayreview.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Train ne demek?

    "Train" kelimesi İngilizce'de birden fazla anlama sahiptir: 1. İsim Olarak: "Train" kelimesi, tren anlamına gelir ve demiryollarında kullanılan vagonlardan oluşan ulaşım aracını ifade eder. 2. Fiil Olarak: "Train" kelimesi, "eğitmek", "alıştırmak" veya "antrenman yapmak" anlamlarına gelir. Ayrıca, "train" kelimesi spor, iş hayatı ve eğitim gibi alanlarda da yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi train loss ve test loss nedir?

    Makine öğreniminde train loss (eğitim kaybı) ve test loss (test kaybı) iki önemli performans metriğidir. Training loss (eğitim kaybı), modelin eğitim verileri üzerindeki tahminlerinin hata oranını ifade eder. Test loss (test kaybı) ise, modelin daha önce görmediği, ayrı bir veri seti üzerindeki hata oranını gösterir.
    5 kaynak

    Test loss neden train loss'tan yüksek olur?

    Test kaybının (test loss) train kaybından (train loss) yüksek olmasının birkaç nedeni olabilir: 1. Overfitting: Model, eğitim verilerini çok iyi öğrendiği için gürültüyü ve rastgeleliği de öğrenmiş olur ve bu da yeni, görülmeyen veriler üzerinde kötü performans göstermesine yol açar. 2. Underfitting: Model, verileri yeterince iyi yakalayamayacak kadar basit olduğunda, hem eğitim hem de test kayıplarının yüksek olmasına neden olur. 3. Yanlış hiperparametreler: Öğrenme oranı, parti boyutu ve epoch sayısı gibi hiperparametreler doğru ayarlanmamışsa, model performansı olumsuz etkilenebilir. 4. Veri işleme: Verilerin doğru şekilde işlenmemesi, kayıpların artmasına neden olabilir. Bu sorunları çözmek için, daha fazla veri kullanmak, modeli basitleştirmek veya düzenlilik (regularization) gibi teknikler uygulamak önerilir.
    5 kaynak