¿El tamaño del lote, la época y el tamaño del conjunto de datos son todos hiperparámetros?
El tamaño del lote, la época y el tamaño del conjunto de datos son, de hecho, aspectos cruciales en el aprendizaje automático y comúnmente se denominan hiperparámetros. Para entender este concepto, profundicemos en cada término individualmente. Tamaño de lote: el tamaño de lote es un hiperparámetro que define la cantidad de muestras procesadas antes de que los pesos del modelo se actualicen durante el entrenamiento. Juega
¿Es correcto que si el conjunto de datos es grande se necesita menos evaluación, lo que significa que la fracción del conjunto de datos utilizada para la evaluación se puede disminuir al aumentar el tamaño del conjunto de datos?
En el campo del aprendizaje automático, el tamaño del conjunto de datos juega un papel crucial en el proceso de evaluación. La relación entre el tamaño del conjunto de datos y los requisitos de evaluación es compleja y depende de varios factores. Sin embargo, en general es cierto que a medida que aumenta el tamaño del conjunto de datos, la fracción del conjunto de datos utilizada para la evaluación puede reducirse.