Cosa significa "Perdita di validazione"?

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La perdita di validazione è una misura usata nel machine learning per capire quanto bene un modello si comporta su dati nuovi e mai visti. Durante l'allenamento, un modello impara da un insieme specifico di dati, ma vogliamo sapere come se la caverà quando si trova di fronte a dati diversi.

Quando un modello viene addestrato, a volte può imparare schemi che sono unici per i dati di addestramento ma che non si applicano ad altre situazioni. Questo può portare a una situazione in cui il modello performa bene durante l'allenamento ma male nella vita reale. Per evitare ciò, controlliamo le sue prestazioni su un insieme di dati separato chiamato set di validazione.

La perdita di validazione ci dice quanto bene se la cava il modello su questo set di validazione. Una perdita di validazione più bassa significa che il modello fa meno errori, il che è positivo. Se la perdita di validazione è molto più alta della perdita di addestramento, indica che il modello potrebbe non generalizzare bene.

Monitorando la perdita di validazione, possiamo fare scelte migliori su come addestrare e regolare i nostri modelli, portando a previsioni migliori quando vengono usati al di fuori dell'allenamento.