Was bedeutet "Validierungsverlust"?

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Die Validierungsverluste sind ein Maß, um zu sehen, wie gut ein Modell auf neuen, ungesehenen Daten abschneidet. Während des Trainings lernt ein Modell aus einem bestimmten Datensatz, aber wir wollen wissen, wie es mit anderen Daten klarkommt.

Manchmal lernt ein Modell beim Training Muster, die nur für die Trainingsdaten gelten, aber nicht für andere Situationen. Das kann dazu führen, dass das Modell beim Training gut abschneidet, aber in der realen Anwendung schlecht performt. Um das zu vermeiden, checken wir die Leistung auf einem separaten Datensatz, dem Validierungsdatensatz.

Der Validierungsverlust zeigt uns, wie gut das Modell auf diesem Validierungsdatensatz abschneidet. Ein niedrigerer Validierungsverlust bedeutet, dass das Modell weniger Fehler macht, was gut ist. Wenn der Validierungsverlust viel höher ist als der Trainingsverlust, zeigt das, dass das Modell wahrscheinlich nicht gut generalisieren kann.

Indem wir den Validierungsverlust überwachen, können wir bessere Entscheidungen darüber treffen, wie wir unsere Modelle trainieren und anpassen, was zu besseren Vorhersagen führt, wenn sie außerhalb des Trainings eingesetzt werden.