ニューラルネットワークで訓練エピソードが増加すると誤分類率が増加する可能性はありますか？

Question

異なるトレーニングエポック/エピソードを使用している間、私は分類

のためのニューラルネットワークを使用しています、私は訓練の数も同様に増加している本家時々誤分類率がトレーニングエピソードの後に​​増加したことに気づきました。

訓練エピソードが増えるにつれて誤分類率が低下すると予想されましたが、一部の時点ではエラーは発生しませんでした。たとえば、訓練エピソードが1000から3000に減少し、4000エピソード後に増加しました。だから私はこれが正常であるかどうか、そしてこれがデータオーバーフィッティングのネットワークの兆候であるかどうかを知りたいだけです。

おかげ

Answer 1

学習率と運動量が高すぎる場合を除き、トレーニングデータに対する誤分類率は、エポック数の増加とを減少するはずです。しかし、の検証データまたはテストデータに対する誤分類率は、いくつかのエポック後に増加する可能性があります。この場合、それは過適合の兆候です。