Что это значит, если я не могу получить 0 ошибок на очень маленьком наборе данных обучения?

Question

Для того, чтобы проверить, может ли сеть потенциально учиться, часто люди пытаются наложить на небольшой набор данных.

Я не могу достичь 0 ошибок с моим набором данных, но вывод выглядит так, что сеть запоминает обучающий набор. (MPAE ~ 1%)

Абсолютно необходимо получить 0 ошибок, чтобы доказать, что моя сеть потенциально работает на моем наборе данных?

Answer 1

Краткий ответ: Нет

Причина:

1. Возможно, небольшое количество примеров пропущено. В случае классификации попытайтесь определить, какие примеры он не может правильно классифицировать. Это скажет вам, узнала ли ваша сеть все, что может.
2. Это также может произойти, если у ваших данных нет образца, который можно изучить - если данные по существу случайные.
3. Если данные зашумлены, иногда шум может маскировать требуемые функциидля прогнозирования.
4. Если набор данных хаотичен в том смысле, что функции быстро и резко меняются между (и среди) метками - если ваши данные выполняют очень сложную (негладкую) функцию.

Надеюсь, это поможет!