유효성 검사를 사용하여 신경 네트워크에서 일찍 멈춤

Question

신경망에서 피팅을 피하기 위해 조기 정지 방법을 사용하고 싶습니다. 나는 60-20-20

(60)에 내 데이터 집합을 구분 한 - 교육 (20) - 검증 20 세트 - 테스트 초기 정지를 구현하는 동안 나는 의심의 여지가

을 설정합니다.

1. 훈련 세트를 사용하여 1 에포크의 가중치를 업데이트합니다. 교육 세트를 사용하여 네트워크에서 오류가 발생했습니다.
2. 유효성 검사 집합에 대한 오류를 계산해야합니다. 각 유효성 검사 인스턴스에 대해 모든 오류를 평균화해야합니까 ?? 예 : 200 개의 유효성 검사 인스턴스가 있다고 가정 해 보겠습니다. 가중치를 업데이트하지 않으므로 각 인스턴스에 대해 오류를 계산합니다. 그래서 우리는 모든 유효성 검증 인스턴스에 평균을 내서 유효성 검증 오류로보고해야합니까 ??

감사합니다, Atish

이

Answer 1

예, 가장 일반적으로 사용되는 오류 측정은 각 교육/검증 샘플의 제곱 오차의 평균 인 mean squared error입니다.

Answer 2

예, 유효성 검사 집합의 오류가 decreseasing 대신 증가하는 지점을 찾아야합니다.