Глубокое понимание для оптимизации работы искусственных нейронных сетей.

Совершенное понимание для оптимизации работы искусственных нейронных сетей.

Настройка гиперпараметров для методов глубокого обучения

Изображение от автора

Введение

Нейронные сети – это структуры, которые зависят от различных входных параметров для принятия решений или предсказаний. В целом, они пытаются имитировать функционирование нейронов человеческого мозга, но органические нейроны являются более сложными структурами, чем искусственные нейронные сети.

Один нейрон называется перцептроном, а сеть с несколькими нейронами – многослойным перцептроном или искусственной нейронной сетью.

Прогноз искусственной нейронной сети основан на следующих шагах, показанных ниже:

  1. Прямое распространение: как данные перемещаются от входного до выходного слоя.
  2. Обучение и обратное распространение: этот процесс использует входные данные, эпохи, вычисление ошибки, обновление весов и смещений и т.д.

Способы улучшения искусственной нейронной сети

  1. Настройка гиперпараметров нейронной сети.
  2. Решение проблем, возникающих при обучении нейронных сетей, показанных ниже:
  • Исчезающий/взрывающийся градиент
  • Проблема недостатка данных
  • Медленное обучение
  • Переобучение

Настройка гиперпараметров нейронной сети

  1. Количество скрытых слоев:

  • Нейронная сеть использует скрытый слой для обнаружения сложных узоров в данных. Нам нужно решить, использовать ли один скрытый слой или несколько скрытых слоев. Например, если мы создаем сеть с одним скрытым слоем для сложных данных, то этому скрытому слою потребуется больше нейронов, и он также станет сложным.
  • Обычно использование нескольких скрытых слоев с меньшим количеством нейронов в каждом слое может быть более полезным с точки зрения обнаружения сложных структур в данных. В глубоком обучении каждый скрытый слой имеет свой смысл в обнаружении шаблонов. Так, первый скрытый слой обнаруживает линейные шаблоны, второй слой – кривые шаблоны, третий скрытый слой -…