Künstliche Intelligenz mit Java
Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzwerken

 Abbildung 26 (*Q27): Verschiedene „Lernerfolge“ bei den Trainingsdaten

Um dies zu verhindern, werden einfach die Erfolgsquoten bei den Trainings- und bei den Testdaten in Abhängigkeit von der Anzahl der Epochen erfasst. Wenn die Erfolgsquote bei den Testdaten plötzlich zurückgeht, wird das Training abgebrochen (s. Abbildung 27). So kann man die beste maximale Epochenanzahl ermitteln.

 Abbildung 27 (*Q28): Übertrainieren verhindern durch Trainingsabbruch  

 

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