Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Как выбирать число слоёв в градиентных методах настройки нейронных сетей?

Программирование+4
Анонимный вопрос
  ·   · 10,0 K
СТО, Мастер  · 18 февр 2023
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 сложные функции.
  2. Количество данных: Более объемные наборы данных могут обеспечивать более глубокие архитектуры, поскольку большее количество данных помогает уменьшить риск переобучения, которые могут возникнуть при использовании более глубоких архитектур.
  3. Вычислительные ресурсы: Более глубокие архитектуры обычно требуют больше вычислительных ресурсов, таких как память и вычислительную мощность. Если у вас ограниченный бюджет на вычислительные ресурсы, вам может потребоваться использовать более поверхностные архитектуры.
  4. Опыт и экспертиза: Опытные и опытные исследователи могут умело настраивать более глубокие архитектуры, чтобы достичь лучшей производительности. Если у вас меньше опыта в настройке нейронных сетей, вам может быть удобнее использовать более поверхностные архитектуры.
В целом, выбор количества слоев в нейронной сети зависит от конкретной задачи и требует экспериментов и настройки для достижения наилучшей производительности. Обычно начинают с более поверхностных архитектур, а затем постепенно увеличивают количество слоев, чтобы достичь лучшей производительности, при условии что она не ухудшается на тестовых данных.
Учитель - увлекаюсь нейронными сетями, создаю...  · 27 мар 2023
1. Размерность задачи - сложная структура данных  - требует глубокую архитектуру. 2. Размер тренировочного датасета - мало данных, при использовании глубоких архитектур могут привести к переобучению, поэтому  используют меньшее... Читать далее
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