機械学習で精度が出ない時にやることまとめ - Qiita
機械学習を1ヵ月で実践レベルにする 14日目 この記事は「機械学習を機械学習を1ヵ月で実践レベルにする」シリーズの14日目の記事です。 第一日目の記事はこちら 機械学習を1ヵ月で実践レベルにする #1 (とっかかり編) その他の記事は、本記事の末尾にインデックスをつけています。 それでは本題へ。 精度がでないとき、次に何をやるか ある予測モデル(分類でも可)で大きな誤差を生んでいたら次になにをすればよいか よくやりがちなのが「精度が出ないのはトレーニングデータが足りないからだ！」などといって、いきなりデータ集めに走ってしまうことだそうです。綺麗事をいわずに泥臭くデータ集めができること自体は立派な場合もありますが、無駄な努力に終わることも多いです。それでも「やってみなければわからない」と思うかもしれませんが、やる前からわかることもあります。 精度向上対策の候補 精度向上のための対策の候補には
Hugging FaceでEarlyStoppingを使用する方法 | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村です。 Hugging Faceのライブラリの使い方紹介記事第２弾です。 今回は、学習時にEarly Stoppingを使用する方法をご紹介します。 Early Stoppingとは Deep Learningなどのモデルを学習する際には、通常trainデータとvalidデータ(検定データ)に分割し、 trainデータでモデル自体を更新し、validデータで学習外データに対する汎化性能を確認します。 より具体的にはvalidデータの損失関数などの指標を確認し、最良となるようなepochで学習を停止するなどの操作をします。 これがEarly Stoppingと一般的に呼ばれるものです。 実行環境 今回はGoogle Colaboratory環境で実行しました。 ハードウェアなどの情報は以下の通りです。 GPU: Tesla P1
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