Pra, nuk duhet të bëjë ndonjë ndryshim nëse përzieniose jo të dhënat e testit ose të vërtetimit (përveç nëse jeni duke llogaritur ndonjë metrikë që varet nga renditja e mostrave), duke pasur parasysh që nuk do të llogaritni asnjë gradient, por vetëm humbjen ose ndonjë metrikë/masë si saktësia, e cila nuk është e ndjeshme ndaj rendit …
Pse duhet të ndërrohen të dhënat kur përdoret verifikimi i kryqëzuar?
ai ndihmon që trajnimi të konvergojë shpejt . parandalon çdo paragjykim gjatë stërvitjes. e pengon modelin të mësojë rendin e trajnimit.
A mund ta përziej grupin e vlefshmërisë?
Një model trajnohet fillimisht në A dhe B të kombinuara si grup trajnimi dhe vlerësohet në grupin e vlefshmërisë C. … Vërtetimi i kryqëzuar funksionon vetëm në të njëjtat raste kur ju mund të përzieni rastësisht të dhënat tuaja për të zgjedhur një grup vërtetimi.
Për çfarë përdoret përzierja e të dhënave?
Përzierja e të dhënave. E thënë thjesht, teknikat e përzierjes synojnë të përziejnë të dhënat dhe mund të ruajnë në mënyrë opsionale marrëdhënie logjike midis kolonave. Ai përzien rastësisht të dhënat nga një grup të dhënash brenda një atributi (p.sh. një kolonë në një format të pastër të sheshtë) ose një grup atributesh (p.sh. një grup kolonash).
A ka rëndësi rendi i të dhënave në mësimin e makinerive?
A ka rëndësi radha e të dhënave të trajnimit kur trajnohen rrjetet nervore? - Kuora. Është jashtëzakonisht e rëndësishme të përzieni të dhënat e trajnimit, në mënyrë që të mos merrni minibatch të tëra shembujsh shumë të ndërlidhur. Për aq kohë satë dhënat janë përzier, gjithçka duhet të funksionojë në rregull.
