Ответ на данный вопрос позволяет понять, каким образом можно улучшить работу рекуррентных сетей и снизить вероятность переобучения. Регуляризация является важным ...
Подпишитесь на нашу социальную систему вопросов и ответов, чтобы задавать вопросы, отвечать на вопросы людей и общаться с другими людьми.
Войдите в нашу социальную систему вопросов и ответов, чтобы задавать вопросы, отвечать на вопросы людей и общаться с другими людьми.
Забыли пароль? Пожалуйста, введите Ваш адрес электронной почты. Вы получите ссылку с помощью которой создадите новый пароль по электронной почте.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом вопросе.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом ответе.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом пользователе.
1. L2 регуляризация (также известная как регуляризация Тихонова) - добавление штрафа за большие значения весов в функцию потерь, чтобы предотвратить переобучение. 2. Dropout - случайным образом отключает некоторые нейроны во время обучения, чтобы предотвратить переобучение и улучшить обобщающую спосПодробнее
1. L2 регуляризация (также известная как регуляризация Тихонова) — добавление штрафа за большие значения весов в функцию потерь, чтобы предотвратить переобучение.
2. Dropout — случайным образом отключает некоторые нейроны во время обучения, чтобы предотвратить переобучение и улучшить обобщающую способность сети.
3. Batch Normalization — нормализация входных данных перед каждым слоем, чтобы уменьшить влияние различных масштабов на обучение и улучшить стабильность сети.
4. Early Stopping — остановка обучения, когда ошибка на валидационном наборе данных начинает увеличиваться, чтобы предотвратить переобучение.
5. Weight Decay — добавление штрафа за большие значения весов в функцию потерь, чтобы предотвратить переобучение и уменьшить сложность модели.
6. Gradient Clipping — ограничение значения градиентов во время обучения, чтобы предотвратить взрыв градиентов и улучшить стабильность обучения.
7. Data Augmentation — создание дополнительных обучающих данных путем преобразования существующих данных, чтобы предотвратить переобучение и улучшить обобщающую способность сети.
Видеть меньше