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Die Kunst des Testens
Wir wollen unser neuronales Netz in Kürze optimieren und so genau machen wie nur möglich. Bevor wir das tun können, brauchen wir jedoch einen zuverlässigen Test, um die Genauigkeit messen zu können. Allerdings lauert bei Tests im Bereich Machine Learning ein nicht unmittelbar erkennbarer Fallstrick, der Sie rasch ins Stolpern bringen kann.
Es ist schwer, diesen Fallstrick in wenigen Zeilen zu erklären. Gestatten Sie mir daher, mich hier auf einigen Seiten darüber auszulassen. In diesem Kapitel erfahren Sie, wo sich dieser Fallstrick versteckt und wie Sie ihn umgehen können.
Die Gefahr der Überanpassung
Schon in Teil I haben wir zum Trainieren und zum Testen des Algorithmus immer zwei verschiedene Sets von Beispieldaten ...
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