Сетевой паралич, также известный как "парадокс выбора", - это явление, которое возникает, когда человеку предоставляется слишком много вариантов, и он становится подавленным, что приводит к нерешительности и бездействию.
В машинном обучении или нейронных сетях сетевой паралич может возникнуть, когда в модели слишком много параметров, функций или вариантов выбора, что приводит к низкой производительности и трудностям в обучении и оптимизации модели. Чтобы избежать паралича сети при машинном обучении, некоторые стратегии, которые можно использовать, включают:
Упрощение модели: Упрощение модели за счет уменьшения количества параметров, функций или вариантов выбора может помочь повысить производительность и надежность модели.
Регуляризация: Методы регуляризации, такие как регуляризация L1 и L2, могут помочь предотвратить переобучение и улучшить обобщаемость модели.
Ранняя остановка: Ранняя остановка может помочь предотвратить переобучение, отслеживая производительность модели на наборе проверки и останавливая процесс обучения, когда производительность начинает ухудшаться.
Перекрестная проверка: Перекрестная проверка может помочь избежать паралича сети, разделив набор данных на несколько для проверки на каждой итерации. Это может обеспечить более точные оценки производительности модели и помочь предотвратить переоснащение.
Методы ансамбля: Методы ансамбля, такие как пакетирование и бустинг, могут помочь улучшить производительность модели путем объединения нескольких моделей вместе. Это может обеспечить более надежные и точные прогнозы и может помочь избежать паралича сети.