
在一些機器學習的文章中,研究者會根據訓練初始階段 Training Curve(訓練曲線)的模式來判斷一個模型是否值得繼續投入資源訓練。
通常來說,一個機器學習模型在開始階段的損失下降明顯、精度上升明顯,最後的結果也往往是優異的;而如果初始階段的訓練損失下降地很緩慢,那麼後期結果大概率也不會好轉。
在一些機器學習的文章中,研究者會根據訓練初始階段 Training Curve(訓練曲線)的模式來判斷一個模型是否值得繼續投入資源訓練。
通常來說,一個機器學習模型在開始階段的損失下降明顯、精度上升明顯,最後的結果也往往是優異的;而如果初始階段的訓練損失下降地很緩慢,那麼後期結果大概率也不會好轉。
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