Нейросети. Раскройте всю мощь нейронных сетей: полное руководство по пониманию, внедрению ИИ. Александр Чичулин

и использовать нейронные сети для различных задач.

      Тонкая настройка модели

      Тонкая настройка нейронной сети предполагает оптимизацию ее производительности путем корректировки различных аспектов модели. В этой главе мы рассмотрим приемы тонкой настройки нейронной сети:

      1. Настройка гиперпараметров:

      – Гиперпараметры – это настройки, которые определяют поведение нейронной сети, но не изучаются на основе данных.

      – Примеры гиперпараметров включают скорость обучения, размер пакета, количество скрытых слоев, количество нейронов в каждом слое, параметры регуляризации и функции активации.

      – Тонкая настройка включает в себя систематическое изменение этих гиперпараметров и оценку производительности сети для поиска оптимальной конфигурации.

      2. Планирование скорости обучения:

      – Скорость обучения определяет размер шага при обновлении параметров во время обучения.

      – Выбор подходящей скорости обучения имеет решающее значение для конвергенции и предотвращения превышения или застревания в локальных минимумах.

      – Методы планирования скорости обучения, такие как снижение скорости обучения с течением времени или использование адаптивных методов, таких как Adam или RMSprop, могут помочь точно настроить производительность модели.

      3. Методы регуляризации:

      – Методы регуляризации предотвращают переобучение и улучшают обобщение, добавляя дополнительные ограничения или штрафы к функции потерь.

      – Регуляризация L1 и L2 добавляет штрафной термин к функции потерь в зависимости от величины весов, поощряя меньшие веса и уменьшая чрезмерную зависимость от определенных признаков.

      – Dropout случайным образом деактивирует часть нейронов во время обучения, заставляя сеть изучать более надежные и разнообразные представления.

      4. Увеличение данных:

      – Методы дополнения данных модифицируют обучающие данные, чтобы увеличить их размер и разнообразие, помогая сети лучше обобщать.

      – Распространенные методы увеличения данных включают случайную обрезку, поворот, переворачивание и добавление шума или искажений к входным данным.

      – Увеличение данных может помочь уменьшить переобучение и улучшить способность модели обрабатывать изменения в реальных данных.

      5. Перенос обучения:

      – Transfer Learning использует предварительно обученные модели на больших наборах данных и адаптирует их к новым задачам или областям.