was ist der Unterschied zwischen Unter- und Übermontage
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Unter der Annahme, dass Sie sich auf die Datenwissenschaft beziehen, ist Überrüstung das Gegenteil von Unterrüstung, wenn das Modell übertrainiert wurde oder wenn es zu viel Komplexität enthält, was zu hohen Fehlerraten auf Testdaten führt. Überrüstung eines Modells ist häufiger als Unterrüstung eines Modells, und Unterrüstung tritt in der Regel in dem Bemühen, zu vermeiden, Überrüstung durch einen Prozess genannt vorzeitig stoppen.
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Wie können Sie erkennen, wann ein Modell zu groß ist?
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Ein Modell passt zu einem Trainingssatz von Daten zu sehr, das resutiert im Modell nicht ab, um seinen Job gut auf neue Bilder zu präformieren. Wenn Ihr Modus niedrige Fehlerraten und hohe Varianz hat, sind dies gute Signale der Überrüstung eines Modells. Um dies zu verhindern, sollten Sie einen Teil von Testbildern beiseite stellen, die sich vom Rest unterscheiden, um für die Überrüstung zu "testen". Wenn die Bilder für das Training eine niedrigere Fehlerrate haben und die Testbilder eine hohe Fehlerrate haben, dann ist Ihr Modell höchstwahrscheinlich übergerüstet. Dies bedeutet, dass Sie möglicherweise Ihr Training anpassen müssen! Wenn Sie Fragen haben, haben Sie keine Angst zu stellen!
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