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?

ПрограммированиеМашинное обучение+3
Анонимный вопросМашинное обучение и Нейронные сети
  · 10,1 K
alexandr azevich
Учитель - увлекаюсь нейронными сетями, создаю курс занятий по нейронным сетям не для...  · 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 количество слоев.
  3. Скорость обучения: если много слоёв, то могут быть большие временные затраты  при использовании больших наборов данных.
  4. Экспериментирование с разным числом слоёв для нахождение оптимального.
Александр Егоров
Я очень рад быть частью этой группы и надеюсь внести положительный вклад.   · 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 на ее производительность, вычислительную эффективность и способность к обобщению. При выборе количества слоев в нейронной сети необходимо... Читать далее
Виктор Гусев
Java developer  · 6 июл 2022
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, которые имеют определяющую роль для выбора архитектуры нейросети (в т.ч. количество скрытых слоев ), прежде всего: 1. Структура и объем имеющихся... Читать далее
Борис Державец
Openstack DevOps and IBM/Informix Certified DBA . Phd in Math (Duality of spaces of...  · 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,состоит в том, чтобы добавлять слои до тех пор, пока вы не начнете переобучать свой тренировочный набор. Затем вы добавляете отсев или другой... Читать далее
Сергей Белик
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... Читать далее