                        課程
                    
                        /后端開發
                        
                            /Python
                        
                        /初識機器學習-理論篇

訓練模型步驟的順序

如何理解定義損失函數和驗證模型有效性之間的不同？

損失函數定義以后，在能跑出符合定義內的數值結果，不應理解為該模型有效嗎？

慕粉1256512231

2017-02-08

源自：初識機器學習-理論篇 6-2

關注問題我要回答

1910

操作

收起

2 回答

慕妹7418156
2017-07-08

兩者所處階段不同，損失函數用于在模型訓練階段對比預期輸出與實際輸出從而優化參數，比如demo中預期紅色汽車一組，結果多了一張建筑物圖，然后根據損失函數再調整參數。模型評估也則是用于模型訓練好之后實際使用中的效果的評估，比如demo能評估出模型還有訓練不足的地方導致有的圖片分類不正確，不過也能看出準確率不低。