В настоящее время я работаю над внедрением Stochastic Gradient Descent, SGDдля нейронных сетей, использующих обратное распространение, и, хотя я понимаю его назначение, у меня есть несколько вопросов о том, как выбрать значения для скорости обучения. Связана ли скорость обучения с формой градиента...
Логика часто утверждает, что при недостаточном подборе модели ее способность к обобщению увеличивается. Тем не менее, в какой-то момент недооценка модели приводит к ухудшению моделей независимо от сложности данных. Как узнать, когда ваша модель достигла правильного баланса и не соответствует...
Я заметил, что такие термины, как гиперпараметр модели и параметр модели , использовались в сети взаимозаменяемо без предварительного разъяснения. Я думаю, что это неправильно и нуждается в объяснении. Рассмотрим модель машинного обучения, классификатор или распознаватель изображений на основе SVM...
Я новичок в нейронных сетях, и мне было трудно понять две концепции: Как определить количество средних слоев в данной нейронной сети? 1 против 10 или что-то еще. Как определить количество нейронов в каждом среднем слое? Рекомендуется ли иметь одинаковое количество нейронов в каждом среднем слое или...
У LDA есть два гиперпараметра, настройка их меняет навязанные темы. Что альфа- и бета-гиперпараметры влияют на LDA? Как меняется тема, если один или другой гиперпараметр увеличивается или уменьшается? Почему они гиперпараметры, а не просто...
Из Keras RNN Tutorial: «RNNs сложны. Выбор размера пакета важен, выбор потерь и оптимизатора важен и т. Д. Некоторые конфигурации не сходятся». Так что это более общий вопрос о настройке гиперпараметров LSTM-RNN на Keras. Я хотел бы знать о подходе к поиску лучших параметров для вашего RNN. Я начал...
Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Похоже, что большинство языков имеют некоторое...
Я понимаю, как скрытая марковская модель используется в геномных последовательностях, таких как поиск гена. Но я не понимаю, как придумать конкретную марковскую модель. Я имею в виду, сколько состояний должна иметь модель? Сколько возможных переходов? Должна ли модель иметь петлю? Как они узнали...