当我进行更多次训练时,感知器的准确性是否有可能降低？在这种情况下,我多次使用相同的训练集. 最佳答案 随着时期的增加,训练数据集和测试数据集的准确性都不稳定.实际上,
experimental data表明样本内错误或样本外错误的趋势甚至不是单调的.并且经常应用“
pocket”策略.与早期停止不同,口袋算法保持迄今为止“在其口袋中”看到的最佳解决方案,而不是最后的解决方案.