如何根据其准确性确定哪种深度学习模型更好

Question

我有 2 个模型具有以下精度：

型号 1： 火车累积： 52% 测试累积： 32%

型号 2： 火车累积： 70% 测试累积： 40%

第二个模型给出了更好的测试分数，但第一个模型在测试和训练准确性之间有 20% 的差异，而在第二个模型中有 30% 的差异，这意味着第一个模型的方差较低，不是吗？那么我们如何确定哪个模型给出更好的结果，或者反过来是一个更好的模型呢？

Answer 1

您应该只依靠开发指标来决定哪个模型的性能更好。因此，如果要优化的指标是准确性，则应选择具有最高开发精度的模型(第二个模型)。

模型 2 中的方差较高，因此您可以尝试添加更多正则化，以查看是否可以提高开发准确性。

我推荐Andrew Ng和Kian Katanforoosh的这门课程，它确实详细介绍了这个细节。