Не думай, как бы ни был ты велик, Что ты всего достиг и все постиг (Юсуф Баласагурский).

Рекомендации по обучению нейронной сети

FavoriteLoadingДобавить в избранное
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
17 сентября 2019
Как установить TensorFlow на CentOS 7
В этой главе мы поймем различные аспекты обучения нейронной сети, которые могут быть реализованы с использованием фреймворка TensorFlow.

Ниже приведены десять рекомендаций, которые можно оценить:

 

Обратное распространение

Обратное распространение – это простой метод вычисления частных производных, который включает базовую форму композиции, наиболее подходящую для нейронных сетей.

Рекомендации по обучению нейронной сети

 

Стохастический градиентный спуск

В случае стохастического градиентного спуска (gradient descent), пакет – это общее количество примеров, которое пользователь использует для вычисления градиента за одну итерацию. До сих пор предполагается, что пакет был весь набор данных. Лучшая иллюстрация работает в масштабе Google; наборы данных часто содержат миллиарды или даже сотни миллиардов примеров.

Рекомендации по обучению нейронной сети

 

Скорость обучения

Рекомендации по обучению нейронной сети

 

Адаптация скорости обучения является одной из наиболее важных функций оптимизации градиентного спуска. Это очень важно для реализации TensorFlow.

 

Отсев

Глубокие нейронные сети с большим количеством параметров образуют мощные системы машинного обучения. Однако переоснащение является серьезной проблемой в таких сетях.

Рекомендации по обучению нейронной сети

 

Максимальный пул

Максимальный пул – это процесс дискретизации на основе выборки. Цель состоит в том, чтобы уменьшить выборку входного представления, что уменьшает размерность с необходимыми допущениями.

Рекомендации по обучению нейронной сети

 

Долгосрочная кратковременная память (LSTM)

LSTM контролирует решение о том, какие входные данные должны быть приняты в пределах указанного нейрона. Он включает в себя элемент управления для принятия решения о том, что должно быть рассчитано и какой вывод должен быть создан.

Рекомендации по обучению нейронной сети

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Просмотров: 67

Если статья понравилась, то поделитесь ей в социальных сетях:

Читайте также

    Добавить комментарий

    Войти с помощью: 

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Сообщить об опечатке

    Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

    Заполните форму и наш менеджер перезвонит Вам в самое ближайшее время!

    badge
    Обратный звонок 1
    Отправить
    galka

    Спасибо! Ваша заявка принята

    close
    galka

    Спасибо! Ваша заявка принята

    close