Comment est définie l'accuracy de validation ?

Question

Est-ce différent de l'accuracy classique ?

Answer 1

Oui et non,

Généralement on utilise la même. Dans certains cas, on peut imaginer 2,3 ou plusieurs métriques différentes. Un exemple qui arrive relativement souvent : on utilise une accuracy rapide lors du train et une accuracy plus précise lors du testing

Answer 2

On calcule juste l'accuracy sur le dataset de validation. L'autre accuracy est fait sur le dataset d'entrainement.

Answer 3

c'est l'accuracy mais sur un sous-ensemble de tes données appelé validation set

typiquement, on fait une répartition train/val/test set de ton dataset

chaque sous-ensemble a un rôle spécifique :

le train pour l'entrainement

le val pour évaluer quand est-ce que l'entrainement doit être arreté

le test pour évaluer ce qu'a réellement appris le machine

Comments

et le rôle du batch-size?? Je suis perturbé par l'idée qu'en diminuant le batch-size on est plus précis.