신경 네트워크 : 유효성 대 테스트 세트유효성 검사 집합을 사용하여 모델 작성 프로세스를 알리고 테스트 집합을 수정하지 않을 수 있음을 알고 있습니다. 예를 들어 다른 모델에서는 유효성 검증 R2를 정지 규칙으로 사용할 수 있습니다. 신경망에서 유효성 검사 집합을 어떻게 사용합니까? JMP 문서 또는 온라인에서 이에 대한 정보를 찾을 수 없습니다. 감사.
재 : 신경 네트워크 : 검증 대 테스트 세트데이터의 훈련 서브 세트는 신경망 모델에 적합하도록 사용됩니다. 이 모델은 유효성 검증 세트의 관측치를 예측하는 데 사용됩니다. 유효성 검사 집합은 매개 변수 추정에 사용되지 않습니다. Partition 또는 Stepwise에서와 같이 모델이 변경되지 않으므로 ( '용어 / 매개 변수의 수') '중지 규칙'이 없습니다.
이전에 제안했듯이, 당신이 과소 평가 또는 과다 평가하는 경우 교육 및 검증의 성과를 비교합니다.
재 : 신경 네트워크 : 검증 대 테스트 세트JMP Pro로 신경망을 구축 할 때 선택해야 할 사항 :
- 하나 또는 두 개의 레이어
- 각 계층의 노드 수
- 노드 유형
- 부스팅을 적용 할 때의 양과 학습 속도
이 모든 선택 항목은 모델을 조정하여 최상의 결과를 얻기 위해 선택한 매개 변수를 나타냅니다. 너무 높게 조정하면 과도하게 피팅됩니다. 따라서 유효성 검사 설정은 이러한 튜닝 매개 변수를 선택한 결과로 모델이 지나치게 적합하지 않도록 보호하는 데 사용됩니다.
모델 매개 변수를 선택하는 데 도움이되는 유효성 검사 세트를 사용하기 때문에 더 이상 모델의 성능을 평가할 필요가 없습니다. 그것은 테스트 세트가 들어오는 곳입니다.
재 : 신경 네트워크 : 검증 대 테스트 세트그렇습니다.하지만 테스트 세트와 다른 점이 무엇입니까? 수표로 모델을 만드는 동안 어떻게 든 사용해야합니다.
재 : 신경 네트워크 : 검증 대 테스트 세트나는 일반적으로 오버 핏 (over fitting)에 대한 체크로서 뉴럴 넷 (Neural Nets)의 검증 결과를 사용한다.
