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.
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
Telegram auto-delete message, expiring invites, and more
elegram is updating its messaging app with options for auto-deleting messages, expiring invite links, and new unlimited groups, the company shared in a blog post. Much like Signal, Telegram received a burst of new users in the confusion over WhatsApp’s privacy policy and now the company is adopting features that were already part of its competitors’ apps, features which offer more security and privacy. Auto-deleting messages were already possible in Telegram’s encrypted Secret Chats, but this new update for iOS and Android adds the option to make messages disappear in any kind of chat. Auto-delete can be enabled inside of chats, and set to delete either 24 hours or seven days after messages are sent. Auto-delete won’t remove every message though; if a message was sent before the feature was turned on, it’ll stick around. Telegram’s competitors have had similar features: WhatsApp introduced a feature in 2020 and Signal has had disappearing messages since at least 2016.
China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from id
