Napasulong na mga Pamamaraan sa Paggawa
Panibagong - Anyong mga Performance ng Neural Network: Mga Pamamaraan sa Pag - aayos ng Timbang at Regular na Pag - aayos
Table of Contents
Ang pag - aayos sa mga network ng neuron ay nagsasangkot ng pagpili ng angkop na mga pamamaraan para sa pag - aayos ng timbang at regularisasyon.
Mga Pamamaraan sa Pagpapabigat sa Unang Panahon
Mahalaga ang tamang paunang timbang para sa mabisang pagsasanay, anupat tinitiyak nito na ang network ay nagsisimula sa angkop na mga pabigat, anupat mas mabilis na nagtatagpo at mas mahusay na pagganap.
Karaniwang Unang Pamamaraan
- Random Initization: Asignasyon ng maliliit na mga pasumalang halaga sa mga pabigat, kadalasang gumagamit ng pare-pareho o normal na distribusyon.
- Xavier Initrigation: Dinisenyo upang panatilihing hindi nagbabago ang mga pagkakaiba ng mga aksesyon sa mga suson.
- [[Unang salita: Maari para sa ReLU Dibersyon, iniaangkop nito ang pagkakaiba batay sa bilang ng input units.
Mga Pamamaraan sa Regularisasyon
Ang mga pamamaraan sa regularisasyon ay tumutulong upang maiwasan ang labis na pag - ayon sa pamamagitan ng pagdaragdag ng mga limitasyon sa proseso ng pagsasanay.
Popular na mga Paraan ng Regularisasyon
- [ Sinasalanta ng Randomly ang mga neuron sa panahon ng pagsasanay upang mabawasan ang pagtitiwala sa espesipikong mga daanan.
- L2 Regularisasyon: Dagdagan ng parusang proporsiyonal sa kuwadradong mga pabigat ang tungkulin ng pagkawala.
- [[Cober topping: Humihinto ang pagsasanay kapag nagsimulang humina ang pagsasagawa ng mga impormasyong pang-akademiya.