Prevención de ajuste automático excesivo
El exceso de equipamiento es la falla de un modelo para generalizar datos fuera del conjunto de entrenamiento. Una forma de evitar el sobreajuste es monitorear el rendimiento de un modelo en un conjunto de datos de validación retenido y detener el entrenamiento, si el rendimiento en el conjunto de validación deja de mejorar. Este ejemplo demuestra cómo TrainingStoppingCriterion opción para NetTrain le permite especificar un criterio por el cual determinar si una red está mejorando o no y, por lo tanto, evitar el sobreajuste.
Cree una red simple.
Entrene a la red en el conjunto de datos Iris, deteniéndose si la puntuación de validación de F1 no mejora en más de 100 rondas.
Compare esto entrenando la misma red, sin que se detenga prematuramente; obtenga una puntuación de F1 similar, pero entrene por mucho más tiempo. Tenga en cuenta que este ejemplo se ha adaptado al conjunto de entrenamiento: la puntuación de validación F1 ha disminuido.
