퍼셉트론 정확도와 에포크 간의 관계

Question

더 많은 시간을 훈련 할 때 퍼셉트론의 정확도가 떨어질 가능성이 있습니까? 이 경우 동일한 훈련 세트를 여러 번 사용합니다.

Answer 1

예.

이것은 일반적으로 연구 된 현상으로, 이전에 본 적이없는 데이터 (테스트 데이터)의 정확성은 특정 지점 이후 (훈련 데이터를 통과 한 특정 횟수 - 사용자가 신기원이라고 부른 것) 이후에 감소하기 시작합니다. 이 현상은 overfitting라고하며 잘 알려져 있습니다. 가능한 한 조기에 일찍 멈추거나 정규화를 사용하고 싶습니다.

Answer 2

훈련 데이터 세트 또는 테스트 데이터 세트의 정확도는 신기원이 증가함에 따라 안정적이지 않습니다. 실제로 experimental data은 샘플 오류 또는 출력 오류 중 하나의 경향이 심지어 단순하지 않음을 나타냅니다. 그리고 종종 "pocket"전략이 적용됩니다. 초기 중지와 달리 포켓 알고리즘은 마지막 솔루션 대신 "포켓에있는"최상의 솔루션을 유지합니다.