Konvergenzkriterien für Training
Regeln oder Schwellenwerte, die während des Trainings eines Machine-Learning-Modells verwendet werden, um zu bestimmen, wann der Optimierungsprozess beendet werden sollte, weil das Modell eine stabile Leistung erreicht hat.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Konvergenzkriterien sind entscheidend, um Overfitting zu vermeiden und Rechenressourcen effizient zu nutzen. Sie verhindern, dass ein Modell unnötig lange trainiert wird, nachdem es seine optimale Leistung erreicht oder begonnen hat, sich zu verschlechtern.
Synonyme / Tags
- Trainingsabbruchkriterien
- Konvergenzbedingungen
- Stopping Criteria (Training)
Die ganze Definition im Member Hub braucht ein kostenloses Konto.