Redes neuronales: validación vs test setSé que el conjunto de validación se puede usar para informar el proceso de construcción del modelo y que no se toca el conjunto de prueba. Por ejemplo, en otros modelos, la validación R2 se puede usar como una regla de detención. ¿Cómo se usa el conjunto de validación en redes neuronales? No puedo encontrar ninguna información sobre esto en la documentación de JMP o en línea. Gracias.
Re: Redes neuronales: conjunto de validación vs pruebaEl subconjunto de entrenamiento de los datos se utiliza para ajustar el modelo de red neuronal. Este modelo se utiliza para predecir las observaciones en el conjunto de validación. El conjunto de validación no se utiliza de ninguna manera en la estimación de parámetros. No hay una 'regla de detención' porque el modelo no cambia (número de términos / parámetros) como lo haría en Partición o Paso a paso.
Como se sugirió anteriormente, usted compara el rendimiento de la capacitación y la validación para evaluar si está por debajo o por encima del ajuste.
Re: Redes neuronales: conjunto de validación vs pruebaAlgunas opciones para hacer al construir una red neuronal con JMP Pro:
- Una o dos capas
- Número de nodos en cada capa.
- Tipos de nodos
- Cantidad y tasa de aprendizaje al aplicar impulso.
Todas estas opciones representan parámetros que usted elige para ajustar su modelo para obtener el mejor ajuste posible. Demasiado alto sintonizado y obtienes un ajuste excesivo. Por lo tanto, el conjunto de validación se usa para ayudar a proteger contra el ajuste excesivo de su modelo como resultado de la elección de estos parámetros de ajuste.
Dado que está utilizando el conjunto de validación para ayudar en la elección de los parámetros del modelo, ya no es una evaluación independiente del rendimiento de su modelo. Ahí es donde entra el conjunto de prueba.
Re: Redes neuronales: conjunto de validación vs pruebaSí, pero lo que lo hace diferente del conjunto de prueba. Se debe utilizar de alguna manera durante la construcción del modelo como un cheque.
Re: Redes neuronales: conjunto de validación vs pruebaNormalmente utilizo los resultados de la validación en redes neuronales como una verificación de ajuste excesivo.
