Как увеличить точность на обучающем и тестовом наборе?

Для увеличения точности на обучающем и тестовом наборе можно попробовать следующие методы:

• Увеличить мощность модели. yandex.ru Добавить больше слоёв и нейронов, экспериментировать с архитектурами. yandex.ru
• Проверить код. yandex.ru Убедиться, что всё сделано правильно. yandex.ru
• Поиграть с гиперпараметрами. yandex.ru Например, использовать ReLU (если модель свёрточная), пакетную норму, продвинутый оптимизатор (например, Adam). yandex.ru
• Использовать аугментацию данных. cyberleninka.ru Это искусственное увеличение количества образов на основе преобразований, при которых сохраняются выходные метки. cyberleninka.ru Аугментация полезна при работе с несбалансированными выборками и недостаточным разнообразием данных. cyberleninka.ru
• Не использовать тестовую выборку для настройки параметров модели. 4brain.ru Это может привести к переобучению. 4brain.ru Настройку параметров следует производить только на обучающей выборке, а тестовую использовать только для оценки качества модели. 4brain.ru
• Применить регуляризацию. datanomics.ru К целевой функции, которая подлежит оптимизации, добавляют дополнительное слагаемое, производящее штраф за сложность модели. datanomics.ru
• Отбор признаков, входящих в обучение. datanomics.ru Добавление новых факторов не всегда приводит к увеличению точности модели, поэтому можно попробовать отобрать признаки, входящие в обучение. datanomics.ru

Выбор метода зависит от конкретной задачи и доступных данных, поэтому важно проводить тщательный анализ и выбирать наилучший подход. 4brain.ru