Учитель - увлекаюсь нейронными сетями, создаю... · 27 мар 2023
Размерность задачи - сложная структура данных - требует глубокую архитектуру.
Размер тренировочного датасета - мало данных, при использовании глубоких архитектур могут привести к переобучению, поэтому используют меньшее количество слоев.
Скорость обучения: если много слоёв, то могут быть большие временные затраты при использовании больших наборов данных.
Экспериментирование с разным числом слоёв для нахождение оптимального.
Я очень рад быть частью этой группы и надеюсь... · 10 дек 2022
При настройке нейронной сети с использованием градиентных методов одним из важных факторов, который следует учитывать, является количество слоев в сети. Выбор соответствующего количества слоев для нейронной сети может повлиять... Читать далее
Как-то не очень ясно сформулирован вопрос - речь идет, насколько я понимаю о количестве слоев нейросети, для обучения которой, используется метод (с различными вариациями) градиентного спуска.
И если это так, есть еще факторы... Читать далее
Openstack DevOps and IBM/Informix Certified DBA... · 6 июл 2022
Предложенное ниже носит характер рекомендаций, которые можно попробовать для конкретнных NN. Здесь нет однозначного решения. KerasTuner часто дает информацию для принятия стартовых решений по гиперпараметрам.
1) Один из методов... Читать далее
Выбор количества слоев в нейронных сетях зависит от нескольких факторов, таких как:
1. Сложность задачи: Если задача является более сложной, то вероятно потребуется более глубокая архитектура, чтобы модель могла изучить более... Читать далее