как validation_split работает при обучении модели нейронной сети?

Question

'' 'model.fit (X_train, y_train, validation_data = (X_test, y_test), epochs = 10, verbose = 2)' ''

в приведенной выше строке кода модель представляет собой последовательные керасы модель имеет слои и составляется. какова польза от параметра validaiton_data. модель будет обучаться на данных X_train и y_train. поэтому на основе y_train параметры будут скорректированы, и будет выполнено обратное распространение. в чем заключается использование validation_data и почему в этом случае предоставляются другие данные для тестирования данных.

Answer 1

Во время обучения данные (x_train, y_train) используются для настройки обучаемых параметров модели. Однако мы не знаем, соответствует ли модель переоборудованию или недостаточно, будет ли модель работать хорошо, когда будут предоставлены новые данные. Вот почему у нас есть данные проверки (x_test, y_test) для проверки точности модели на любых невидимых данных.

В зависимости от точности обучения и проверки мы можем решить.
- Будет ли модель переоборудована / не соответствует,
- нужно ли собирать больше данных,
- нужно ли нам внедрять технику регуляризации,
- нужно ли использовать методы увеличения данных,.
- нужно ли нам настроить гиперпараметры et c.