Аргумент прихованих одиниць у глибоких нейронних мережах відіграє вирішальну роль у дозволі налаштування розміру та форми мережі. Глибокі нейронні мережі складаються з кількох рівнів, кожен з яких складається з набору прихованих одиниць. Ці приховані блоки відповідають за захоплення та представлення складних зв’язків між вхідними та вихідними даними.
Щоб зрозуміти, як аргумент прихованих одиниць забезпечує налаштування, нам потрібно заглибитися в структуру та функціонування глибоких нейронних мереж. У типовій глибокій нейронній мережі вхідний рівень отримує необроблені вхідні дані, які потім проходять через ряд прихованих шарів, перш ніж досягти вихідного рівня. Кожен прихований шар складається з кількох прихованих блоків, і ці блоки з’єднані з блоками попереднього та наступного шарів.
Кількість прихованих одиниць у кожному шарі, а також кількість шарів у мережі можна налаштувати залежно від конкретної проблеми. Збільшення кількості прихованих одиниць у шарі дозволяє мережі фіксувати більш складні моделі та зв’язки в даних. Це може бути особливо корисним при роботі з великими та складними наборами даних.
Крім того, форму мережі також можна налаштувати, регулюючи кількість шарів. Додавання більше рівнів до мережі дає змогу вивчати ієрархічні представлення даних, де кожен рівень фіксує різні рівні абстракції. Це ієрархічне представлення може бути корисним у таких завданнях, як розпізнавання зображень, де об’єкти можна описати за допомогою комбінації ознак низького рівня (наприклад, країв) і концепцій високого рівня (наприклад, форм).
Наприклад, розглянемо глибоку нейронну мережу, яка використовується для класифікації зображень. Вхідний шар отримує значення пікселів зображення, а наступні приховані шари фіксують дедалі складніші візерунки, такі як краї, текстури та форми. Останній прихований шар поєднує ці шаблони, щоб зробити прогноз щодо класу зображення. Налаштовуючи кількість прихованих одиниць і шарів, ми можемо контролювати здатність мережі фіксувати різні рівні деталізації та складності зображень.
Окрім налаштування розміру та форми, аргумент прихованих одиниць також дозволяє налаштовувати функції активації. Функції активації визначають вихід прихованого блоку на основі його вхідних даних. Різні функції активації можна використовувати для введення нелінійності в мережу, дозволяючи їй вивчати та представляти складні зв’язки в даних. Загальні функції активації включають сигмоподібну, tanh і випрямлену лінійну одиницю (ReLU).
Аргумент прихованих одиниць у глибоких нейронних мережах забезпечує гнучкість налаштування розміру та форми мережі. Регулюючи кількість прихованих одиниць і шарів, а також вибираючи функції активації, ми можемо адаптувати здатність мережі охоплювати та представляти базові моделі та зв’язки в даних.
Інші останні запитання та відповіді щодо Глибокі нейронні мережі та оцінювачі:
- Чи можна трактувати глибоке навчання як визначення та навчання моделі на основі глибокої нейронної мережі (DNN)?
- Чи дозволяє фреймворк Google TensorFlow підвищити рівень абстракції в розробці моделей машинного навчання (наприклад, із заміною кодування конфігурацією)?
- Чи правильно, що якщо набір даних великий, потрібно менше оцінювання, що означає, що частка набору даних, яка використовується для оцінки, може бути зменшена зі збільшенням розміру набору даних?
- Чи можна легко контролювати (додаючи та видаляючи) кількість шарів і кількість вузлів на окремих шарах, змінюючи масив, який надається як прихований аргумент глибокої нейронної мережі (DNN)?
- Як розпізнати, що модель переобладнана?
- Що таке нейронні мережі та глибокі нейронні мережі?
- Чому глибинні нейронні мережі називають глибокими?
- Які переваги та недоліки додавання додаткових вузлів до DNN?
- Що таке проблема зникаючого градієнта?
- Які деякі з недоліків використання глибоких нейронних мереж порівняно з лінійними моделями?
Більше запитань і відповідей дивіться в Deep Neural Networks and estimators