التكرار يحرّف تعلّم النموذج

المقصود

يمكن لبيانات التدريب المكررة أن تُحرف التوزيع المتعلَّم، وتسبّب تلوثًا في بيانات الاختبار، بل وقد تُضعف أداء النموذج.

“staring at data for just 15 minutes usually gives me some insight that could save me hours of head‐ aches.”

📕 من كتاب: AI Engineering بقلم Chip Huyen

يُبيّن أن إزالة التكرار مهمة لكل من صلاحية النموذج وسلامة التقييم.

لا يحدد أي استراتيجية لإزالة التكرار هي الأفضل لكل مجموعة بيانات أو مهمة.