La dimensione del batch, l'epoca e la dimensione del set di dati sono tutti iperparametri?
La dimensione del batch, l’epoca e la dimensione del set di dati sono infatti aspetti cruciali nell’apprendimento automatico e vengono comunemente definiti iperparametri. Per comprendere questo concetto, analizziamo ciascun termine individualmente. Dimensione batch: la dimensione batch è un iperparametro che definisce il numero di campioni elaborati prima che i pesi del modello vengano aggiornati durante l'addestramento. Suona
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, I 7 passaggi del machine learning
È corretto affermare che se il set di dati è grande è necessaria meno valutazione, il che significa che la frazione del set di dati utilizzata per la valutazione può essere ridotta con l’aumento delle dimensioni del set di dati?
Nel campo del machine learning, la dimensione del dataset gioca un ruolo cruciale nel processo di valutazione. La relazione tra dimensione del dataset e requisiti di valutazione è complessa e dipende da vari fattori. Tuttavia, è generalmente vero che all’aumentare della dimensione del set di dati, la frazione del set di dati utilizzata per la valutazione può aumentare
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Reti neurali profonde e stimatori