感知器精度与历元的关系

【问题标题】：Relation between perceptron accuracy and epoch感知器精度与历元的关系
【发布时间】：2013-12-27 09:47:07
【问题描述】：

随着训练次数的增加，感知器的准确率会降低吗？在这种情况下，我多次使用相同的训练集。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

是的。

这是一个普遍研究的现象，从未见过的数据（测试数据）的准确度在某个点之后（经过一定次数的训练数据——你所说的 epochs）开始下降。这种现象被称为overfitting，很好理解。您想尽早停止或使用正则化。

【讨论】：

【解决方案2】：

随着 epoch 的增加，训练数据集和测试数据集的准确度都不稳定。实际上experimental data 表明样本内错误或样本外错误的趋势甚至不是单调的。并且经常应用“pocket”策略。与提前停止不同，口袋算法将迄今为止看到的最佳解决方案“放在口袋里”，而不是最后一个解决方案。

【讨论】：