Tagged: Training & Ottimizzazione

Training con etichette. Metodo in cui i dati sono accompagnati da risposte corrette.

Numero di esempi per iterazione. Quantità di dati processati prima di aggiornare i pesi.

Distorsione nei dati o modello. Errore sistematico che altera l’output del modello.

Disattivazione casuale. Tecnica che disattiva neuroni durante il training per migliorare la generalizzazione.

Ciclo completo di training. Passaggio completo su tutto il dataset durante l’addestramento.

Algoritmo di ottimizzazione. Metodo per trovare il minimo di una funzione di errore.

Adattamento eccessivo. Quando un modello impara troppo bene i dati di training, perdendo generalizzazione.

Controllo della complessità. Tecnica per evitare l’overfitting penalizzando modelli troppo complessi.

Verifica delle performance. Processo di testare il modello su dati non visti.