ฉันมีรูปแบบโครงข่ายประสาทเทียมที่ลึกและฉันจำเป็นต้องฝึกกับชุดข้อมูลซึ่งประกอบด้วยตัวอย่างประมาณ 100,000 ตัวอย่างข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องของฉันมีประมาณ 1,000 ตัวอย่าง เนื่องจากต้องใช้เวลาในการฝึกฝนแต่ละตัวอย่าง (ประมาณ 0.5 ตัวอย่างสำหรับแต่ละตัวอย่าง) และเพื่อหลีกเลี่ยงการทำให้อ้วนมากเกินไปฉันจึงต้องการใช้การหยุดก่อนกำหนดเพื่อป้องกันการคำนวณที่ไม่จำเป็น แต่ฉันไม่แน่ใจว่าจะฝึกโครงข่ายประสาทอย่างถูกต้องด้วยการหยุด แต่เนิ่น ๆ หลายสิ่งที่ฉันยังไม่เข้าใจในตอนนี้:
ความถี่การตรวจสอบที่ดีจะเป็นอย่างไร ฉันควรตรวจสอบโมเดลของฉันเกี่ยวกับข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องในตอนท้ายของแต่ละยุคหรือไม่ (ขนาดแบตช์ของฉันคือ 1)
เป็นกรณีที่ epochs ไม่กี่ครั้งแรกอาจให้ผลลัพธ์ที่เลวร้ายกว่าก่อนที่จะเริ่มบรรจบกันเพื่อค่าที่ดีขึ้น? ในกรณีนี้เราควรฝึกอบรมเครือข่ายของเราสำหรับยุคหลาย ๆ ก่อนที่จะตรวจสอบการหยุดก่อน?
วิธีจัดการกับกรณีที่การสูญเสียการตรวจสอบอาจขึ้นและลงได้อย่างไร ในกรณีนั้นการหยุดก่อนอาจทำให้โมเดลของฉันไม่สามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ใช่ไหม
ขอบคุณล่วงหน้า.
