エラー率
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: