Google Machine Learning Bootcamp 2022/Structuring Maching Learning Project2 2. ML Strategy Error Analysis Carrying Out Error Analysis error를 일으키는 원인이 performance에 얼마나 영향을 미치는지 수치적으로 확인하여 우선순위를 정한다. 영향을 많이 미치는 요인을 해결하는 것이 짧은 시간에 높은 performance의 변화를 만들 가능성이 크다. Cleaning Up Incorrectly Labeled Data DL algorithms are pretty robust to random errors in the training set Incorrectly labeled data가 dev set error에 얼마나 영향을 미치는지를 수치로 판단하여 이를 수정하는데 집중할 것인지 아닌지를 결정하는 것이 좋다. 하지만 수치적으로 판단하기가 어려운 게 현실일.. 2022. 7. 21. 1. ML Strategy Introduction to ML Strategy Why ML Strategy? Ideas to improve ML model: collect more data, collect more diverse training set, train algorithm longer with gradient descent, try adam instead of gradient descent, try bigger network, try smaller network, try dropout, add l2 regularization, modify network architecture, ... ML problem을 분석하여 가장 효과적일 것으로 보이는 아이디어를 시도하는 것이 당연하게도 좋을 것이다. (ML strategy) Ort.. 2022. 7. 20. 이전 1 다음