Я немного играю с конвеетами. В частности, я использую набор данных kaggle cats-vs-dogs, который состоит из 25000 изображений, помеченных как кошки или собаки (по 12500 изображений). Мне удалось достичь около 85% точности классификации на моем тестовом наборе, однако я поставил цель добиться...
Если удаление некоторых нейронов приводит к более эффективной модели, почему бы не использовать более простую нейронную сеть с меньшим количеством слоев и меньшим количеством нейронов? Зачем строить большую, более сложную модель в начале, а потом подавлять...
LSTMРекомендуется ли использовать многослойный режим с выпадающим списком для всех скрытых слоев, а также для выходных плотных слоев? В статье Хинтона (в которой предлагалось Dropout) он помещал Dropout только на плотные слои, но это было потому, что скрытые внутренние слои были сверточными....
Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...
Выпадение ( статья , объяснение ) обнуляет вывод некоторых нейронов. Таким образом, для MLP у вас может быть следующая архитектура для набора данных цветов Iris : 4 : 50 (tanh) : dropout (0.5) : 20 (tanh) : 3 (softmax) Это будет работать так:...
Существуют ли опубликованные статьи, в которых показаны различия в методах регуляризации для нейронных сетей, предпочтительно в разных областях (или, по крайней мере, в разных наборах данных)? Я спрашиваю, потому что у меня сейчас есть ощущение, что большинство людей, похоже, используют только...