Ці можна лёгка кантраляваць (дадаючы і выдаляючы) колькасць слаёў і колькасць вузлоў у асобных слаях, змяняючы масіў, які падаецца ў якасці схаванага аргумента глыбокай нейронавай сеткі (DNN)?
У галіне машыннага навучання, у прыватнасці глыбокіх нейронавых сетак (DNN), магчымасць кантраляваць колькасць слаёў і вузлоў у кожным узроўні з'яўляецца фундаментальным аспектам налады архітэктуры мадэлі. Пры працы з DNN у кантэксце Google Cloud Machine Learning масіў, які падаецца ў якасці схаванага аргумента, гуляе важную ролю ў вызначэнні структуры сеткі.
Каб зразумець, як мы можам лёгка кантраляваць колькасць слаёў і вузлоў, давайце спачатку разгледзім канцэпцыю схаваных слаёў у DNN. Схаваныя пласты - гэта прамежкавыя пласты паміж уваходным і выходным пластамі нейронавай сеткі. Кожны схаваны пласт складаецца з пэўнай колькасці вузлоў, якія таксама называюць нейронамі. Гэтыя вузлы адказваюць за выкананне вылічэнняў і перадачу інфармацыі на наступныя ўзроўні.
У Google Cloud Machine Learning схаваны аргумент - гэта масіў, які дазваляе нам вызначыць колькасць вузлоў у кожным схаваным пласце. Змяняючы гэты масіў, мы можам лёгка дадаваць або выдаляць пласты і рэгуляваць колькасць вузлоў у кожным пласты. Масіў мае пэўны фармат, дзе кожны элемент уяўляе колькасць вузлоў у пэўным пласце. Напрыклад, калі ў нас ёсць масіў [10, 20, 15], гэта азначае, што ў нас ёсць тры схаваных пласта з 10, 20 і 15 вузламі адпаведна.
Каб дадаць або выдаліць пласты, нам проста трэба змяніць даўжыню схаванага масіва. Напрыклад, калі мы хочам дадаць новы схаваны пласт з 30 вузламі, мы можам абнавіць схаваны масіў да [10, 20, 30, 15]. І наадварот, калі мы хочам выдаліць пласт, мы можам адпаведным чынам наладзіць масіў. Напрыклад, калі мы хочам выдаліць другі схаваны пласт, мы можам абнавіць схаваны масіў да [10, 15].
Важна адзначыць, што змяненне колькасці слаёў і вузлоў у DNN можа істотна паўплываць на прадукцыйнасць мадэлі і патрабаванні да вылічэнняў. Даданне большай колькасці слаёў і вузлоў патэнцыйна можа павялічыць здольнасць мадэлі вывучаць складаныя ўзоры, але таксама можа прывесці да празмернай падганяння, калі не будзе старанна рэгулярна. З іншага боку, памяншэнне колькасці слаёў і вузлоў можа спрасціць мадэль, але патэнцыйна можа прывесці да недастатковасці і зніжэння прадукцыйнасці.
Здольнасць кантраляваць колькасць слаёў і вузлоў у асобных слаях DNN лёгка дасягальная ў Google Cloud Machine Learning шляхам змены схаванага масіва. Дадаючы або выдаляючы элементы з масіва, мы можам наладзіць архітэктуру DNN у адпаведнасці з нашымі канкрэтнымі патрабаваннямі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Глыбокія нейронныя сеткі і ацэншчыкі:
- Якія правілы прымянення пэўнай стратэгіі і мадэлі машыннага навучання?
- Якія параметры паказваюць, што прыйшоў час перайсці ад лінейнай мадэлі да глыбокага навучання?
- Якія інструменты існуюць для XAI (вытлумачальны штучны інтэлект)?
- Ці можна інтэрпрэтаваць глыбокае навучанне як вызначэнне і навучанне мадэлі на аснове глыбокай нейронавай сеткі (DNN)?
- Ці дазваляе структура Google TensorFlow павысіць узровень абстракцыі пры распрацоўцы мадэляў машыннага навучання (напрыклад, з заменай кадавання канфігурацыяй)?
- Ці правільна, што калі набор даных вялікі, трэба менш ацэнак, што азначае, што доля набору даных, якая выкарыстоўваецца для ацэнкі, можа быць зменшана з павелічэннем памеру набору даных?
- Як распазнаць, што мадэль пераабраная?
- Што такое нейронныя сеткі і глыбокія нейронныя сеткі?
- Чаму глыбокія нейронавыя сеткі называюцца глыбокімі?
- Якія перавагі і недахопы дадання большай колькасці вузлоў у DNN?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Глыбокія нейронныя сеткі і ацэншчыкі".