Slēpto vienību argumentam dziļajos neironu tīklos ir izšķiroša nozīme, ļaujot pielāgot tīkla izmēru un formu. Dziļie neironu tīkli sastāv no vairākiem slāņiem, no kuriem katrs sastāv no slēptu vienību kopas. Šīs slēptās vienības ir atbildīgas par sarežģīto attiecību starp ievades un izvades datiem uztveršanu un attēlošanu.
Lai saprastu, kā slēpto vienību arguments nodrošina pielāgošanu, mums ir jāiedziļinās dziļo neironu tīklu struktūrā un darbībā. Tipiskā dziļā neironu tīklā ievades slānis saņem neapstrādātus ievades datus, kas pēc tam tiek izlaisti cauri vairākiem slēptiem slāņiem, pirms tie sasniedz izvades slāni. Katrs slēptais slānis sastāv no vairākām slēptām vienībām, un šīs vienības ir savienotas ar vienībām iepriekšējā un nākamajos slāņos.
Slēpto vienību skaitu katrā slānī, kā arī slāņu skaitu tīklā var pielāgot, pamatojoties uz konkrēto problēmu. Slēpto vienību skaita palielināšana slānī ļauj tīklam tvert sarežģītākus datu modeļus un attiecības. Tas var būt īpaši noderīgi, strādājot ar lielām un sarežģītām datu kopām.
Turklāt tīkla formu var arī pielāgot, pielāgojot slāņu skaitu. Pievienojot tīklam vairāk slāņu, tas ļauj apgūt hierarhisku datu attēlojumu, kur katrs slānis tver dažādus abstrakcijas līmeņus. Šis hierarhiskais attēlojums var būt noderīgs tādos uzdevumos kā attēlu atpazīšana, kur objektus var aprakstīt, apvienojot zema līmeņa pazīmes (piemēram, malas) un augsta līmeņa jēdzienus (piemēram, formas).
Piemēram, apsveriet dziļu neironu tīklu, ko izmanto attēlu klasifikācijai. Ievades slānis saņem attēla pikseļu vērtības, un nākamie slēptie slāņi uztver arvien sarežģītākus modeļus, piemēram, malas, faktūras un formas. Pēdējais slēptais slānis apvieno šos modeļus, lai prognozētu attēla klasi. Pielāgojot slēpto vienību un slāņu skaitu, mēs varam kontrolēt tīkla spēju tvert dažāda līmeņa detalizācijas un sarežģītības attēlus.
Papildus izmēra un formas pielāgošanai, slēpto vienību arguments ļauj pielāgot arī aktivizācijas funkcijas. Aktivizācijas funkcijas nosaka slēptās vienības izvadi, pamatojoties uz tās ievadi. Var izmantot dažādas aktivizācijas funkcijas, lai tīklā ieviestu nelinearitāti, ļaujot tam mācīties un attēlot sarežģītas attiecības datos. Kopējās aktivizācijas funkcijas ietver sigmoīdu, tanh un rektificētu lineāro vienību (ReLU).
Slēpto vienību arguments dziļajos neironu tīklos nodrošina elastību tīkla izmēra un formas pielāgošanā. Pielāgojot slēpto vienību un slāņu skaitu, kā arī aktivizācijas funkciju izvēli, mēs varam pielāgot tīkla spēju tvert un attēlot datu pamatā esošos modeļus un attiecības.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Dziļi neironu tīkli un novērtētāji:
- Vai dziļo mācīšanos var interpretēt kā tāda modeļa definēšanu un apmācību, kura pamatā ir dziļais neironu tīkls (DNN)?
- Vai Google TensorFlow ietvars ļauj paaugstināt abstrakcijas līmeni mašīnmācīšanās modeļu izstrādē (piemēram, aizstājot kodēšanu ar konfigurāciju)?
- Vai ir pareizi, ka, ja datu kopa ir liela, ir nepieciešams mazāk novērtēt, kas nozīmē, ka novērtēšanai izmantotās datu kopas daļu var samazināt, palielinot datu kopas lielumu?
- Vai var viegli kontrolēt (pievienojot un noņemot) slāņu skaitu un mezglu skaitu atsevišķos slāņos, mainot masīvu, kas tiek piegādāts kā dziļā neironu tīkla (DNN) slēptais arguments?
- Kā atpazīt, ka modelis ir pārslogots?
- Kas ir neironu tīkli un dziļie neironu tīkli?
- Kāpēc dziļos neironu tīklus sauc par dziļajiem?
- Kādas ir vairāku mezglu pievienošanas priekšrocības un trūkumi DNN?
- Kas ir izzūdoša gradienta problēma?
- Kādi ir dziļo neironu tīklu izmantošanas trūkumi salīdzinājumā ar lineārajiem modeļiem?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā Deep neironu tīkli un novērtētāji