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matlabのディー​プラーニングでは、な​ぜテストデータを使わ​ずにバリデーションデ​ータを使うのか

조회 수: 15 (최근 30일)
ssk
ssk 2019년 3월 7일
댓글: ssk 2019년 3월 17일
プログラミング初心者です。
下記リンクにつきまして、
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7);
という一文がありますが、なぜ、テストデータを使わずにバリデーションデータを使うのでしょうか。
imdsValidationではなく、imdsTestだと納得できるのですが不思議です。
もしバリデーションデータを使うのであれば、テストデータは使わなくてもいいかご教示頂けますと幸いです。

채택된 답변

Kenta
Kenta 2019년 3월 12일
単に、ここではバリデーションデータをテストデータと読み替えて問題ないと思います。また、以下のように、
[imdsTrain,imdsValidation, imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.7,0.2);
などとして、画像を訓練、バリデーション、テストデータに分けると良いかもしれません。
リンクの学習曲線のところでは、バリデーションデータを使います。
そして、最後のところで
[YPred,probs] = classify(net,imdsTest);
accuracy = mean(YPred == imdsTest.Labels)
とすると、テストデータで正答率を計算できます。ここで、optionsのところに
'ValidationPatience', 3
を追加すれば学習の早期終了ができます。「'ValidationPatience' の値は、ネットワークの学習が停止するまでに、検証セットでの損失が前の最小損失以上になることが許容される回数です。」
とあります。学習がある程度のところで限界が来たらそこで学習がストップするので学習時間を短縮できたり、過学習が抑えられる可能性があります。
  댓글 수: 11
Kenta
Kenta 2019년 3월 17일
はい、それで正しいと思います。
ssk
ssk 2019년 3월 17일
ありがとうございます!

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