क्या बैच आकार, युग और डेटासेट आकार सभी हाइपरपैरामीटर हैं?
गुरुवार, 07 मार्च 2024
by जोस दा क्रूज़
बैच आकार, युग और डेटासेट आकार वास्तव में मशीन लर्निंग में महत्वपूर्ण पहलू हैं और इन्हें आमतौर पर हाइपरपैरामीटर के रूप में जाना जाता है। इस अवधारणा को समझने के लिए, आइए प्रत्येक शब्द पर व्यक्तिगत रूप से गौर करें। बैच आकार: बैच आकार एक हाइपरपैरामीटर है जो प्रशिक्षण के दौरान मॉडल के वजन को अद्यतन करने से पहले संसाधित नमूनों की संख्या को परिभाषित करता है। यह चलता है
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क्या यह सही है कि यदि डेटासेट बड़ा है तो मूल्यांकन की कम आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि मूल्यांकन के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट का अंश डेटासेट के बढ़ते आकार के साथ कम किया जा सकता है?
शनिवार, 11 नवम्बर 2023
by हेमा गुणसेकरन
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, डेटासेट का आकार मूल्यांकन प्रक्रिया में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। डेटासेट आकार और मूल्यांकन आवश्यकताओं के बीच संबंध जटिल है और विभिन्न कारकों पर निर्भर करता है। हालाँकि, यह आम तौर पर सच है कि जैसे-जैसे डेटासेट का आकार बढ़ता है, मूल्यांकन के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट का अंश हो सकता है
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