Переобучение: Переоснащение происходит, когда модель машинного обучения дает хорошие результаты на наборе поездов, но плохо работает на тестовом наборе. Мы склонны говорить, что в таких случаях потери обобщения высоки или, другими словами, алгоритм не может хорошо обобщать. Переобучение происходит из-за того, что аналогичная ошибка присутствует в многочисленных обучающих данных, что приводит к тому, что алгоритм изучает и эти ошибки. Нейронные сети, являющиеся плотными моделями с..

Объясняет отсевы в нейронных сетях, когда их использовать и как это реализовано. В этом посте мы поймем, что такое «выпадение» в нейронных сетях, когда мы должны использовать «выпадение» и как это реализовано в нейронных сетях. Глубокие нейронные сети с ограниченными данными и несколькими нелинейными скрытыми слоями становятся сложными. По мере увеличения сложности модели она начинает изучать шум, присутствующий в обучающем наборе данных. Это приводит к переобучению модели...

Это сообщение в блоге направлено на то, чтобы дать читателям некоторое представление о глубоких нейронных сетях и интуитивном понимании техники отсева. Глубокие нейронные сети Глубокие нейронные сети - это модели, состоящие из нескольких слоев простых нелинейных нейронов. С составом достаточного количества нейронов модель может изучать чрезвычайно сложные функции, которые могут точно выполнять сложные задачи, которые невозможно жестко запрограммировать, такие как классификация..