머신러닝 모델이 얼마나 잘동작하는 지 확인하는 방법
보통 통상적..
알파라는 learning rate가 있고
람다 라고 하는 regularzation 하는데 얼마나 강하게 할 것인지 의 값들을
좀 튜닝할 필요가 있을때
보통
training set을 두개로 나눠서 완벽한 training set과 그리고 validation set이라고 하는데
일반적으로
- training set으로 모델 학습시키고
- validation 을 알파와 람다값들이 어떤 것이 좋을지 하는 것을 튜닝 하게 된다. 모의 시험 한다는 것. 해서 완벽하게 되면
- test data set으로 실제로 모델 잘 동작 하는지 본다. test 데이터는 딱 한번만 리얼 시험.
데이터 셋이 굉장히 많은 경우
online learning 이라는 방법도 있다
training set 이 백만게 있으면 한번에 넣어서 학습시킬려면 벡터공간도 필요하고 하니깐
잘라서 10만개식 잘라 학습시키면
MINIST Dataset
