확연하네요.
샘플 수를 키울수록 validation loss가 줄어든다는 gpt-3 논문 그래프
20년 08월 19일 | 조회수 186
D
DBDBD
댓글 5개
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라
라떼는모카라떼
억대연봉
20년 08월 26일
오버피팅 대하여 찾아보면 샘플이 많다고 무조건 좋은 것은 아닙니다. 딥러닝은 수학적인 계산에 의한 임계값을 정하는 것이아니고 비수학적 방법을 사용하기에 각 파리미터 값이 중요하고 이 파라미타는 샘플로부터 나오죠 즉 계산하기 어려운 임계값이 생성되고 수학적인 정의가 되지 않기에 정제된 샘플이 중요합니다
오버피팅 대하여 찾아보면 샘플이 많다고 무조건 좋은 것은 아닙니다. 딥러닝은 수학적인 계산에 의한 임계값을 정하는 것이아니고 비수학적 방법을 사용하기에 각 파리미터 값이 중요하고 이 파라미타는 샘플로부터 나오죠 즉 계산하기 어려운 임계값이 생성되고 수학적인 정의가 되지 않기에 정제된 샘플이 중요합니다
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리
리멤버
@멘션된 회사에서 재직했었음
19년 05월 28일
회사에서 풀지 못한 고민, 여기서
회사에서 업무를 하다가 풀지 못한 실무적인 어려움, 사업적인 도움이 필요한 적이 있으셨나요? <리멤버 커뮤니티>는 회원님과 같은 일을 하는 사람들과 이러한 고민을 해결할 수 있는 온라인 공간입니다.
회원 가입 하고 보다 쉽게 같은 일 하는 사람들과 소통하세요
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리
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@멘션된 회사에서 재직했었음
19년 05월 28일
일하는 사람과 기회를 연결하여 성공으로 이끈다
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