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错误率 Error rate

    错误率是指在预测中,预测错误所占的比例,计算公式一般是:1 – 准确度(%)

    训练完成的模型,一般可以被用于测定某一模型在数据集中的错误率,其中有三个数很重要:

    • Bayes Optimal Error:理想的不可测的极限值,在图像识别上可用人类错误率

    • 近似

      替代;

    • Train Error:模型用在 Train Set 上的错误率;

    • Dev Error:模型用在 Dev Set 上的错误率。

    降低错误率的策略

    1) 降低 Bias

    • 尝试更大的模型,例如层数更多的神经网络、更多的神经元等;

    • 延长训练时间;

    • 调整优化

    • 算法

      ,例如尝试 Momentum、RMS Prop、ADOM 等;

    • 换用 CNN、RNN 等神经网络模型。

    2)降低 Variance

    • 更多的数据加入;

    • 增加约束条件,使得拟合出来的函数更为

  • 平滑
  • 换用 CNN、RNN 模型。


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百科知识
2021-05-11 23:49:38加入圈子
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提供人工智能的一些知识分享,涉及AI算法、应用、数据、模型等内容