誤差率は、予測における予測誤差の割合を指します。計算式は一般的に次のとおりです。 1 – 精度 (%)

トレーニングされたモデルは通常、データセット内の特定のモデルのエラー率を測定するために使用できます。次の 3 つの数値が非常に重要です。

• ベイズ最適誤差: 理想的な測定不可能な限界値は、画像認識における人的エラー率でほぼ置き換えることができます。
• Train Error: Train Set で使用されるモデルのエラー率。
• 開発エラー: 開発セットで使用されるモデルのエラー率。

エラー率を減らすための戦略

1) バイアスを軽減する

• より多くの層やより多くのニューロンを含むニューラル ネットワークなど、より大きなモデルを試してください。
• トレーニング時間を延長する。
• Momentum、RMS Prop、ADOM などを試すなど、最適化アルゴリズムを調整します。
• 代わりに、CNN や RNN などのニューラル ネットワーク モデルを使用してください。

2) 分散を減らす

• さらに多くのデータが追加されました。
• 制約を追加して近似関数をより滑らかにします。
• CNN モデルと RNN モデルに切り替えます。

参考文献:

【1】機械学習戦略 (2) – エラー率