Glossar

1620 Begriffe aus IT, Netzwerk, Sicherheit und Programmierung: erst kurz erklärt, dann ausführlicher. Suche nach einem Wort oder wähle einen Buchstaben.

1 Treffer

Überanpassung und Bias-Varianz-Abwägung Ein überangepasstes Modell lernt die Trainingsdaten auswendig und versagt bei neuen Daten. Ein zu einfaches Modell lernt zu wenig (Unteranpassung). Gesucht ist die Balance dazwischen.
Der Fehler eines Modells setzt sich aus Bias (systematische Vereinfachung), Varianz (Empfindlichkeit gegenüber den konkreten Trainingsdaten) und Rauschen zusammen. Mehr Komplexität senkt den Bias, erhöht aber die Varianz. Entscheidend ist die Leistung auf ungesehenen Daten.
Verwandt: Gradientenabstieg und Lernen aus Daten · Neuronale Netze und Backpropagation
Ganzer Artikel im Wiki →

← Emzett Lernen

Glossar

1620 Begriffe aus IT, Netzwerk, Sicherheit und Programmierung: erst kurz erklärt, dann ausführlicher. Suche nach einem Wort oder wähle einen Buchstaben.

1 Treffer

Überanpassung und Bias-Varianz-Abwägung Ein überangepasstes Modell lernt die Trainingsdaten auswendig und versagt bei neuen Daten. Ein zu einfaches Modell lernt zu wenig (Unteranpassung). Gesucht ist die Balance dazwischen.
Der Fehler eines Modells setzt sich aus Bias (systematische Vereinfachung), Varianz (Empfindlichkeit gegenüber den konkreten Trainingsdaten) und Rauschen zusammen. Mehr Komplexität senkt den Bias, erhöht aber die Varianz. Entscheidend ist die Leistung auf ungesehenen Daten.
Verwandt: Gradientenabstieg und Lernen aus Daten · Neuronale Netze und Backpropagation
Ganzer Artikel im Wiki →