الإجابة: لا
استخدام الصور التي استخدمتها في التدريب لاختبار النموذج الخاص بك ليس أفضل طريقة لتقييم أداء النموذج. وذلك لأن النموذج قد تعلم بالفعل كيفية تصنيف هذه الصور، وبالتالي فمن المحتمل أن يحصل على نتائج جيدة.
أفضل طريقة لاختبار النموذج هي استخدام مجموعة بيانات جديدة غير مستخدمة في التدريب. هذه المجموعة الجديدة يجب أن تكون ممثلة جيدًا للبيانات التي سيواجهها النموذج في العالم الحقيقي.
إذا استخدمت الصور التي استخدمتها في التدريب لاختبار النموذج، فقد تحصل على نتائج جيدة، ولكن هذا لا يعني بالضرورة أن النموذج سيؤدي بشكل جيد على البيانات الجديدة.
فيما يلي بعض الفوائد لاستخدام مجموعة بيانات جديدة غير مستخدمة في التدريب لاختبار النموذج:
- تمنح هذه الطريقة صورة أكثر واقعية لأداء النموذج على البيانات الجديدة.
- تساعد هذه الطريقة في اكتشاف أي تحيزات في البيانات المستخدمة في التدريب.
- يمكن استخدام هذه الطريقة لتحسين أداء النموذج عن طريق جمع المزيد من البيانات الجديدة لتدريبه عليها.
لذلك، إذا كنت تريد تقييم أداء نموذجك بشكل صحيح، فتأكد من استخدام مجموعة بيانات جديدة غير مستخدمة في التدريب.