diff --git a/docs/soft/ai/en/basic/what_is_ai.md b/docs/soft/ai/en/basic/what_is_ai.md index 1c9ca598..f77112ee 100644 --- a/docs/soft/ai/en/basic/what_is_ai.md +++ b/docs/soft/ai/en/basic/what_is_ai.md @@ -43,7 +43,7 @@ AI（Artificial Intelligence） 想必大家都听之极多了，有人觉得 AI ### 验证 -经过很多数据的反复训练后，我们发现好像基本都能识别正确了，但是我们还是担心我们用的图片种类是否不够多，这个模型是否真的能够识别所有的猫和狗或者其它猫和狗，这个时候就需要验证了，验证的方法就是把模型拿出来，给它一些新的数据，即在训练的时候从来没用到过的数据，让它去识别，看看它的识别结果是否正确，如果正确，那我们就认为这个模型泛化效果不错，可以放心的使用这个模型去识别毛毛狗狗了。 +经过很多数据的反复训练后，我们发现好像基本都能识别正确了，但是我们还是担心我们用的图片种类是否不够多，这个模型是否真的能够识别所有的猫和狗或者其它猫和狗，这个时候就需要验证了，验证的方法就是把模型拿出来，给它一些新的数据，即在训练的时候从来没用到过的数据，让它去识别，看看它的识别结果是否正确，如果正确，那我们就认为这个模型泛化效果不错，可以放心的使用这个模型去识别猫猫狗狗了。 一般我们会在训练是一段时间后拿出`验证集`（也就是用来验证的数据集，对应训练的数据叫`训练集`）来测试一下模型的效果，如果效果不错就可以停止训练了，如果效果不好，则需要继续训练或者考虑是不是训练集有问题，或者模型结构、损失函数、学习方法等有问题了。 diff --git a/docs/soft/ai/zh/basic/what_is_ai.md b/docs/soft/ai/zh/basic/what_is_ai.md index 3fe6e275..794daf95 100644 --- a/docs/soft/ai/zh/basic/what_is_ai.md +++ b/docs/soft/ai/zh/basic/what_is_ai.md @@ -41,7 +41,7 @@ AI（Artificial Intelligence） 想必大家都听之极多了，有人觉得 AI ### 验证 -经过很多数据的反复训练后，我们发现好像基本都能识别正确了，但是我们还是担心我们用的图片种类是否不够多，这个模型是否真的能够识别所有的猫和狗或者其它猫和狗，这个时候就需要验证了，验证的方法就是把模型拿出来，给它一些新的数据，即在训练的时候从来没用到过的数据，让它去识别，看看它的识别结果是否正确，如果正确，那我们就认为这个模型泛化效果不错，可以放心的使用这个模型去识别毛毛狗狗了。 +经过很多数据的反复训练后，我们发现好像基本都能识别正确了，但是我们还是担心我们用的图片种类是否不够多，这个模型是否真的能够识别所有的猫和狗或者其它猫和狗，这个时候就需要验证了，验证的方法就是把模型拿出来，给它一些新的数据，即在训练的时候从来没用到过的数据，让它去识别，看看它的识别结果是否正确，如果正确，那我们就认为这个模型泛化效果不错，可以放心的使用这个模型去识别猫猫狗狗了。 一般我们会在训练是一段时间后拿出`验证集`（也就是用来验证的数据集，对应训练的数据叫`训练集`）来测试一下模型的效果，如果效果不错就可以停止训练了，如果效果不好，则需要继续训练或者考虑是不是训练集有问题，或者模型结构、损失函数、学习方法等有问题了。