به بخش پرسش و پاسخ یادگیری عمیق خوش آمدید,
این نسخه آزمایشی سایت است.
لطفا به نکات زیر توجه کنید:
  • برای ارتباط با مدیران میتوانید از صفحه مدیران اقدام کنید.
  • سوال و جواب ها باید به زبان فارسی باشند. استفاده از زبان انگلیسی یا فینگلیش برای پاسخ دادن مجاز نیست.
  • لطفا بعد از پرسش سوال لینک سوال خود را در گرو تلگرام (Iran Deep Learning Group) معرفی کنید تا سریعتر به جواب برسید. برای دسترسی به آخرین لینک از منابع یادگیری استفاده کنید
  • لطفا بجای عکس از متن استفاده کنید. اگر متون طولانی هستند از سایت pastebin.com برای اپلود استفاده کرده و لینک حاصل را در سوال خود قرار دهید. برای قرار دادن تصویر ، از بخش ارسال تصویر ادیتور سایت استفاده کنید.
  • بعد از دریافت پاسخ، بهترین پاسخ را از طریق کلیک بر روی علامت تیک انتخاب کنید
  • اگر با خطا و یا مشکلی مواجه شدید از بخش تماس با ما در انتهای صفحه و یا ایمیل Coderx7@gmail.com موضوع را اطلاع دهید.

با تشکر

دسته بندی ها

0 امتیاز

با سلام
من داده ایی با توزیع غیر یکسان دارم. به این معنی که از یک کلاس 2 تصویر و از کلاسی 70 تصویر دارم، میخواستم بدونم چنین پایگاه داده ای رو به چه نحو باید برای train و test استفاده کنم؟ آیا منطقی هست که از k-fold cross validation مثلا با k=5 استفاده کنم یا نه باید از ترند سنتی 70 و 30 چند بار استفاده کنم و میانگین بگیرم برای داشتن generalization؟
آیا در این مورد leave one out cross validation توصیه میشه؟ منطقی ترین راه چیه؟ البته من ساز و کار leave one out cross validation را خوب درک نمیکنم اگه بتونید توضیحی در این زمینه هم بدید خیلی ممنون میشم.

یه سوال دیگه هم که دارم اینه که چرا برای ارزیابی شبکه های عصبی عمیق به غیر از مجموعه تست و ترین مجموعه ولیدیشن هم داریم و آخریه دقیقا چه کاربردی داره و آیا تو دیتاست های کوچیک هم قابل استفاده است یا نه؟

ممنونم

توسط (132 امتیاز)

1 پاسخ

+1 امتیاز
 
بهترین پاسخ

سلام برای سوال اول اینجا ، اینجا و اینجا(مقاله) رو ببینید توضیحات کافی داده شده. دو لینک اول در مورد کلاسهای نامتوازن توضیح داده شده که من دیگه توضیح واضحات(مواردی که اونجا توضیح داده شده) رو نمیدم.(اگه بخشی باز بعد مطالعه مشکل داشتید بپرسید در کامنت). اون سومی هم یک مقاله مثل کار شماست که اتفاقا با این مساله مواجه هست بخونید ببینید چطور عمل کردن تا ایده بگیرید.
در مورد ولیدیشن ست هم باید بگم که از اون برای تنظیم مدل استفاده میکنیم. یعنی ما کاری به دیتای تست نداریم. ترین و ولیدیشن رو استفاده میکنیم تا به یک مدل با تعمیم خوب برسیم و بعد روی تست ست استفاده میکنیم.

توسط (4.3k امتیاز)
انتخاب شده توسط
سلام
خیلی ممنون از لطفتون.
سپاسگزارم
...