خسارة التحقق تُوجّه اختيار عدد العصور التدريبية

المقصود

إذا انخفضت خسارة التدريب بينما ارتفعت خسارة التحقق، فهذا يعني أن النموذج يفرط في التعلّم، ويجب التفكير في تقليل عدد العصور التدريبية.

“the larger the batch size, the faster the model can go through training examples. However, the larger the batch size, the more memory is needed”

📕 من كتاب: AI Engineering بقلم Chip Huyen

هذا يرسّخ قاعدة تشخيصية لضبط عدد عصور التدريب.

لا يثبت أن تقليل عدد العصور التدريبية سيحسن التعميم دائمًا.