Потеря классификации нейронной сети из набора проверки: обновляет ли она что-нибудь динамически

Question

Я пытаюсь немного изучить теорию обучения нейронных сетей, и сейчас я попал в наборы валидации.

Теперь я могу понять, что набор валидации дает нам индекс потерь, который помогает нам узнать, переоснащаемся мы или нет. Но когда я читаю в книгах и смотрю видео, все кажутся express немного двусмысленными.

Обновляется ли модель вручную при запуске набора проверки? Могут ли слои, веса, смещения или net количества нейронов обновляться "автоматически" при проверке?

Большое спасибо

Answer 1

Loss и Accuracy относятся к потере тока и точности тренировочного набора.

Loss фиксируется во время обратного распространения эпохи, чтобы улучшить Accuracy.

В конце каждой эпохи ваша обученная нейронная сеть сравнивается с вашим набором валидации. Это то, к чему относятся Validation Loss и Validation Accuracy.