Как изменить предобученную нейросеть с классификации на регрессию
✅ Ответ: используем transfer learning — перенос знаний с одной задачи на другую.
Что делаем? 🔹 Заменяем последний полносвязный слой и Softmax (отвечающий за классификацию) на один нейрон (или новый полносвязный слой) для регрессии. 🔹 Опционально замораживаем первые слои, если данных мало или нужна быстрая сходимость. 🔹 Обучаем сеть на новых данных с функцией потерь для регрессии.
Таким образом, мы сохраняем мощные фичи первых слоев, обученные на огромных датасетах, но адаптируем выход под задачу регрессии.
Как изменить предобученную нейросеть с классификации на регрессию
✅ Ответ: используем transfer learning — перенос знаний с одной задачи на другую.
Что делаем? 🔹 Заменяем последний полносвязный слой и Softmax (отвечающий за классификацию) на один нейрон (или новый полносвязный слой) для регрессии. 🔹 Опционально замораживаем первые слои, если данных мало или нужна быстрая сходимость. 🔹 Обучаем сеть на новых данных с функцией потерь для регрессии.
Таким образом, мы сохраняем мощные фичи первых слоев, обученные на огромных датасетах, но адаптируем выход под задачу регрессии.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.
The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from jp
