Dropout - это метод регуляризации нейронных сетей, который помогает предотвратить переобучение. Он работает следующим образом: 1. Исключение нейронов: В процессе обучения нейронной сети, на каждом шаге обучения, dropout случайным образом "отключает" (или исключает) некоторые нейроны сети. Это означает, что в процессе прямого и обратного распространения ошибки, эти нейроны не участвуют. 2. Параметр "вероятность отключения": Dropout вводит параметр "вероятность отключения" (обычно обозначается как p), который указывает, с какой вероятностью каждый нейрон будет исключен на каждом обновлении (проходе) через сеть. 3. Устранение переобучения: Dropout помогает бороться с переобучением, потому что он заставляет сеть стать более устойчивой и генерализировать лучше на новых данных. Из-за случайного отключения нейронов сеть вынуждена распределять вычислительные ресурсы более эффективно. 4. Использование во время тестирования: Важно помнить, что dropout используется только во время обучения сети. Когда сеть применяется для создания предсказаний на новых данных, dropout выключается, и все нейроны используются.
Dropout - это метод регуляризации нейронных сетей, который помогает предотвратить переобучение. Он работает следующим образом: 1. Исключение нейронов: В процессе обучения нейронной сети, на каждом шаге обучения, dropout случайным образом "отключает" (или исключает) некоторые нейроны сети. Это означает, что в процессе прямого и обратного распространения ошибки, эти нейроны не участвуют. 2. Параметр "вероятность отключения": Dropout вводит параметр "вероятность отключения" (обычно обозначается как p), который указывает, с какой вероятностью каждый нейрон будет исключен на каждом обновлении (проходе) через сеть. 3. Устранение переобучения: Dropout помогает бороться с переобучением, потому что он заставляет сеть стать более устойчивой и генерализировать лучше на новых данных. Из-за случайного отключения нейронов сеть вынуждена распределять вычислительные ресурсы более эффективно. 4. Использование во время тестирования: Важно помнить, что dropout используется только во время обучения сети. Когда сеть применяется для создания предсказаний на новых данных, dropout выключается, и все нейроны используются.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.
A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
