La taille du lot, l’époque et la taille de l’ensemble de données sont-elles tous des hyperparamètres ?
La taille des lots, l’époque et la taille de l’ensemble de données sont en effet des aspects cruciaux de l’apprentissage automatique et sont communément appelés hyperparamètres. Pour comprendre ce concept, examinons chaque terme individuellement. Taille du lot : la taille du lot est un hyperparamètre qui définit le nombre d'échantillons traités avant que les poids du modèle ne soient mis à jour pendant l'entraînement. Ça joue
Est-il exact que si l'ensemble de données est volumineux, il faut moins d'évaluation, ce qui signifie que la fraction de l'ensemble de données utilisée pour l'évaluation peut être diminuée avec l'augmentation de la taille de l'ensemble de données ?
Dans le domaine de l’apprentissage automatique, la taille de l’ensemble de données joue un rôle crucial dans le processus d’évaluation. La relation entre la taille de l’ensemble de données et les exigences d’évaluation est complexe et dépend de divers facteurs. Cependant, il est généralement vrai qu’à mesure que la taille de l’ensemble de données augmente, la fraction de l’ensemble de données utilisée pour l’évaluation peut être réduite.