Split-sample t raining is a common

Split-sample t raining is a common ANN training method . The basic idea behind this approach is to withhold a small subset of the data for validation, and to train the network on the remaining data [ Hung et al., 2009, Dandy and Maier, 2000]. However, it might be difficult to construct a representative validation set when a limited amount of data is available.

Kết quả (Việt) 1:

Split-mẫu t mưa là một phương pháp đào tạo ANN phổ biến. Ý tưởng cơ bản đằng sau cách tiếp cận này là để giữ lại một tập hợp con nhỏ của dữ liệu để xác nhận, và để đào tạo mạng dữ liệu còn lại [Hung et al., 2009, Dandy và Maier, 2000]. Tuy nhiên, nó có thể là khó khăn để xây dựng một xác nhận đại diện thiết lập khi một số lượng giới hạn của dữ liệu có sẵn.

Kết quả (Việt) 2:

Split-mẫu t mưa là một phương pháp huấn luyện ANN chung. Ý tưởng cơ bản đằng sau phương pháp này là để giữ lại một phần nhỏ của các dữ liệu để xác nhận, và để đào tạo các mạng trên các dữ liệu còn lại [Hưng et al., 2009, Dandy và Maier, 2000]. Tuy nhiên, nó có thể là khó khăn để xây dựng một tập xác nhận đại diện, khi một số lượng hạn chế của dữ liệu có sẵn.