процесс перекрестной проверки

Question

Я работаю над системой преобразования голоса. У меня есть исходный речевой сигнал (разделенный на тест, тренировку и проверку) и целевой речевой сигнал (разделенный на тест, тренировку и данные проверки). Сейчас я разрабатываю нейронную сеть с радиальной базой с 3-кратной перекрестной проверкой, чтобы найти коэффициенты вейвлета речи с трансформацией. Мне нужно инициализировать сеть с исходными и целевыми данными обучения и выполнить трехкратную перекрестную проверку с использованием образцов обучения и проверки.

Я думаю, что в соответствии с перекрестной проверкой мне нужно разделить мой набор данных на 3 части, а затем использовать 2 из них для обучения, а другую - для тестирования. (Повторяя процесс для всех складок). Теперь проблема в том, что я хочу знать, какую погоду мне нужно разделить мои исходные тренировочные данные на 3 части или целевую тренировку ... ??

Таким образом, мне нужно знать, как применять перекрестную проверку? Может ли кто-нибудь разработать этот процесс для меня?

Answer 1

Вы должны случайным образом разделить все ваши данные (кортежи входных ["source"] и выходных ["target" / "morphed"] наблюдений) на 3 набора: обучение, перекрестная проверка и тест.* Тренировочный набор будет использоваться для обучения каждой нейронной сети, которую вы пробуете.Набор перекрестной проверки будет использоваться после обучения каждой сети, чтобы выбрать лучшие параметры (количество скрытых узлов и т. Д. И т. Д.).Тестовый набор используется в конце для проверки общей производительности (то есть точности, обобщения и т. Д.) Окончательной модели.