tg-me.com/ds_interview_lib/461
Last Update:
Назовите ключевые гиперпараметры нейронной сети
Гиперпараметры — это конфигурационные настройки нейросети, которые задаются ещё до начала обучения. Вот ключевые:
▪️Способ инициализации весов
Это довольно сильно может повлиять на сходимость модели.
▪️Количество скрытых слоёв
Также характеризуется глубиной нейросети.
▪️Количество нейронов на слой
Этот параметр позволяет регулировать то, насколько сложные паттерны способна захватывать нейросеть.
▪️Функция активации
Привносит нелинейность в модель.
▪️Функция потерь
Определяет, насколько хорошо модель обучается, измеряя разницу между предсказанными и фактическими значениями.
▪️Оптимизационный алгоритм
Алгоритм, который используется для настройки весов нейросети во время обучения.
▪️Learning rate (скорость обучения)
Устанавливает размер шага при обновлении весов нейросети. Очень высокий или низкий learning rate может замедлить или даже остановить обучение модели.
#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/461