モデルの検証は、トレーニング データ セットとは独立したデータ セットに対する機械学習 (ML) モデルのパフォーマンスを評価するプロセスです。これは、モデルを新しい未知のデータに一般化し、トレーニング データを過剰適合させないようにするのに役立つため、ML モデル開発プロセスの重要なステップです。

コンピューター ビジョン モデルを検証するにはどうすればよいですか?

モデルの検証は、ホールドアウト検証、相互検証、ブートストラップなど、さまざまな方法で実行できます。ホールドアウト検証では、データをトレーニング セットと検証セットに分割します。トレーニング セットはモデルのトレーニングに使用され、検証セットはモデルの評価に使用されます。相互検証のプロセスには、データをさまざまなグループに分割し、各分割でモデルをトレーニングおよび評価することが含まれます。ブートストラップでは、データを置換してサンプリングして多数のデータセットを生成し、各データセットでモデルをトレーニングし、結果を評価する必要があります。

モデルの検証は、モデルのパフォーマンスや一般化可能性に関する問題を明らかにするための、ML モデル開発における重要なステップです。また、多くのモデルのパフォーマンスを評価したり、特定のタスクにどのモデルがより適しているかを判断するためにも使用できます。

全体として、モデルの検証は機械学習の重要な部分であり、ML モデルの作成と評価における重要なステップです。これは、モデルを新しい未テストのデータに確実に一般化するための、モデル開発プロセスにおける重要なステップです。

参考文献

【1】https://encord.com/glossary/model-validation-definition/