본문
170315(수) - 07. Application & Tips
Machine Learning 2017. 3. 15. 12:13
07. Application & Tips
알파값 - Learning rate
- 잘 정하는것이 중요하다.
- 너무 크거나 작으면 안된다.
- 0.01 정도로
Data (X) preprocessing
- Learning rate를 잘 정했는데도 불구하고 학습이 되지 않는경우, 데이터의 값의 차이가 큰가를 의심해 봐야 한다.
Overfitting
- 학습 데이터로 인한 학습이 너무 과도하게 된 경우
- 왼쪽이 좋은 학습!
- 예방
- 많은 트레이닝 데이터!
- 일반화(regulization)
너무 많은 weight를 가지지 말자
- feature 개수를 줄이기
성능평가
- Training and Test sets
Online learning
- 100만개 중 10만개씩 잘라서 학습시킴
- 추가로 학습되는 구조
'Machine Learning' 카테고리의 다른 글
| 170315(수) - 08. Deep Learning 기본 개념 (0) | 2017.03.15 |
|---|---|
| 170314(화) - 06. Multinomial, Softmax classification (0) | 2017.03.14 |
| 170308(수) - 05. Logistic Classification (0) | 2017.03.08 |
| 170308(수) - 04. Multi-variable linear regression (0) | 2017.03.08 |
| 170308(수) - 03. Linear Regression 원리 (0) | 2017.03.08 |
댓글