ValidationSet

ValidationSet

PredictClassifyNetTrain 和相关函数的一个选项,指定在训练阶段使用的验证集合.

更多信息

  • ValidationSetdata 下,模型和超参数选择通过对 data 测试性能完成. data 可以以训练集合的任何格式给出.
  • ValidationSetAutomatic 下,将使用提供给 PredictClassify 等的原始数据上的交叉验证方法.
  • ValidationSetdata 通常在训练集合中的数据和希望从不同来源进行预测或者分类的数据中使用.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

训练一个分类器:

获取分类器的 L2 正则化系数:

明确指定验证集合:

选择了不同的 L2 正则化系数:

使用指定的验证集合训练预测器:

获取训练预测器的 L2 规范系数:

不使用指定的验证集合训练一个预测器:

已经选择了一个不同的 L2 规范系数:

应用  (1)

加载来自 MNIST 数据集的手写数字:

从你自己的手写数字中构建数字集合:

训练一个使用 MNIST 数字进行训练并用你自己的数字来验证模型和多参数估计的分类器:

Wolfram Research (2014),ValidationSet,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/ValidationSet.html.

文本

Wolfram Research (2014),ValidationSet,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/ValidationSet.html.

CMS

Wolfram 语言. 2014. "ValidationSet." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ValidationSet.html.

APA

Wolfram 语言. (2014). ValidationSet. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ValidationSet.html 年

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_validationset, author="Wolfram Research", title="{ValidationSet}", year="2014", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ValidationSet.html}", note=[Accessed: 25-November-2024 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_validationset, organization={Wolfram Research}, title={ValidationSet}, year={2014}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/ValidationSet.html}, note=[Accessed: 25-November-2024 ]}