LITMIR.BIZ

Скачать книгу

направление и величину самого крутого спуска, указывая, как должны быть обновлены параметры, чтобы минимизировать потери.

      – Обратное распространение распространяет градиенты назад по сети, слой за слоем, используя правило цепи исчисления.

      3. Градиентный спуск:

      – Градиентный спуск – алгоритм оптимизации, используемый для обновления параметров сети на основе рассчитанных градиентов.

      – Он итеративно регулирует веса и смещения в направлении, противоположном градиентам, постепенно минимизируя потери.

      – Скорость обучения определяет размер шага, выполняемого в каждой итерации. Он уравновешивает компромисс между скоростью конвергенции и превышением.

      – Популярные варианты градиентного спуска включают стохастический градиентный спуск (SGD), мини-пакетный градиентный спуск и оптимизацию Адама.

      4. Обучающие данные и пакеты:

      – Нейронные сети обучаются с использованием большого набора данных, который содержит входные примеры и соответствующие им желаемые выходы.

      – Обучающие данные разделены на пакеты, которые являются меньшими подмножествами всего набора данных.

      – Пакеты используются для итеративного обновления параметров сети, что снижает вычислительные требования и позволяет лучше обобщать.

      5. Переобучение и регуляризация:

      – Переобучение происходит, когда нейронная сеть учится хорошо работать на обучающих данных, но не может обобщить невидимые данные.

      – Методы регуляризации, такие как регуляризация L1 или L2, отсев или досрочное прекращение, помогают предотвратить переобучение.

      – Регуляризация накладывает ограничения на параметры сети, способствуя простоте и снижению чрезмерной сложности.

      6. Настройка гиперпараметров:

      – Гиперпараметры – настройки, которые управляют поведением и производительностью нейронной сети во время обучения.

      – Примеры гиперпараметров включают скорость обучения, количество скрытых слоев, количество нейронов в слое, функции активации и силу регуляризации.

      – Настройка гиперпараметров включает в себя выбор оптимальной комбинации гиперпараметров с помощью экспериментов или автоматизированных методов, таких как поиск по сетке или случайный поиск.

      Обучение нейронных сетей требует тщательного учета различных факторов, включая выбор функции потерь, правильную реализацию обратного распространения, оптимизацию с помощью градиентного спуска и обработку переобучения. Эксперименты и тонкая настройка гиперпараметров играют решающую роль в достижении наилучшей производительности и обеспечении того, чтобы сеть хорошо обобщала невидимые данные.

      Подготовка данных для нейронных сетей

      Представление данных и масштабирование объектов

      В этой главе мы рассмотрим важность представления данных и масштабирования признаков в нейронных сетях. То, как данные представляются и масштабируются, может существенно повлиять

Скачать книгу