tg-me.com/ds_interview_lib/647
Last Update:
Перечислите гиперапараметры, которые можно настроить у классического многослойного перцептрона
▪️Количество скрытых слоёв
Это напрямую влияет на сложность модели. Большее количество слоёв может улучшить способность модели к изучению сложных зависимостей, но это также увеличивает риск переобучения.
▪️Количество нейронов в каждом слое
Чем больше нейронов, тем больше информации может обрабатываться, но это также увеличивает количество параметров, которые необходимо обучить.
▪️Функция активации
Можно использовать, например, ReLU.
▪️Скорость обучения (learning rate)
Один из ключевых гиперпараметров, определяющий, насколько быстро обновляются веса на каждом шаге обучения.
▪️Число эпох (epochs)
Определяет, сколько раз модель пройдёт по всему набору данных во время обучения.
▪️Размер батча (batch size)
Определяет, сколько примеров из обучающего набора данных используется для обновления весов за один раз.
▪️Оптимизатор
Классические MLP могут использовать такие оптимизаторы, как Stochastic Gradient Descent (SGD) или более продвинутые, например, Adam или RMSprop.
#глубокое_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/647