Valor absoluto de Perda e Acurácia nos modelos do curso

Oi Rafael, tudo bem?

Em aprendizado de máquina, principalmente em deep learning, a diferença entre as curvas de treinamento e validação é geralmente mais relevante do que os valores absolutos em si. Pois a diferença pode indicar problemas como overfitting ou underfitting.

Mas, os valores absolutos também têm seu papel. Se as diferenças entre as curvas são pequenas, isso pode indicar que o modelo está generalizando bem, ou seja, está aprendendo a partir dos dados de treinamento e aplicando esse aprendizado aos dados de validação. Então, sim, o tamanho absoluto dessa diferença também é relevante, mas é visto como um complemento da análise, principalmente se os valores de treino e validação estão próximos e dentro de uma margem de erro esperada.

Espero ter ajudado.

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Abraços!