Kan man enkelt kontrollera (genom att lägga till och ta bort) antalet lager och antalet noder i individuella lager genom att ändra arrayen som tillhandahålls som det dolda argumentet för det djupa neurala nätverket (DNN)?
Inom området maskininlärning, särskilt djupa neurala nätverk (DNN), är förmågan att kontrollera antalet lager och noder inom varje lager en grundläggande aspekt av anpassning av modellarkitektur. När du arbetar med DNN:er inom ramen för Google Cloud Machine Learning, spelar arrayen som tillhandahålls som det dolda argumentet en viktig roll för att bestämma nätverkets struktur.
För att förstå hur vi enkelt kan kontrollera antalet lager och noder, låt oss först överväga konceptet med dolda lager i en DNN. Dolda lager är de mellanliggande lagren mellan ingångs- och utgångsskikten i ett neuralt nätverk. Varje gömt lager består av ett visst antal noder, även kallade neuroner. Dessa noder är ansvariga för att utföra beräkningar och sända information till de efterföljande lagren.
I Google Cloud Machine Learning är det dolda argumentet en array som låter oss definiera antalet noder i varje gömt lager. Genom att modifiera denna array kan vi enkelt lägga till eller ta bort lager och justera antalet noder inom varje lager. Arrayen följer ett specifikt format, där varje element representerar antalet noder i ett visst lager. Till exempel, om vi har en array [10, 20, 15], innebär det att vi har tre dolda lager med 10, 20 respektive 15 noder.
För att lägga till eller ta bort lager behöver vi helt enkelt ändra längden på den dolda arrayen. Om vi till exempel vill lägga till ett nytt dolt lager med 30 noder kan vi uppdatera den dolda matrisen till [10, 20, 30, 15]. Omvänt, om vi vill ta bort ett lager kan vi justera arrayen därefter. Om vi till exempel vill ta bort det andra dolda lagret kan vi uppdatera den dolda arrayen till [10, 15].
Det är viktigt att notera att modifiering av antalet lager och noder i en DNN kan ha en betydande inverkan på modellens prestanda och beräkningskrav. Att lägga till fler lager och noder kan potentiellt öka modellens kapacitet att lära sig komplexa mönster men kan också leda till överanpassning om den inte noggrant regleras. Å andra sidan kan en minskning av antalet lager och noder förenkla modellen men kan potentiellt resultera i underpassning och minskad prestanda.
Möjligheten att kontrollera antalet lager och noder i enskilda lager av en DNN är lätt att uppnå i Google Cloud Machine Learning genom att modifiera den dolda arrayen. Genom att lägga till eller ta bort element från arrayen kan vi anpassa arkitekturen för DNN för att passa våra specifika krav.
Andra senaste frågor och svar ang Djupa neurala nätverk och uppskattningar:
- Vilka är tumreglerna för att anta en specifik strategi och modell för maskininlärning?
- Vilka parametrar indikerar att det är dags att byta från en linjär modell till djupinlärning?
- Vilka verktyg finns för XAI (Explainable Artificial Intelligence)?
- Kan djupinlärning tolkas som att definiera och träna en modell baserad på ett djupt neuralt nätverk (DNN)?
- Möjliggör Googles TensorFlow-ramverk att öka abstraktionsnivån vid utveckling av maskininlärningsmodeller (t.ex. genom att ersätta kodning med konfiguration)?
- Är det korrekt att om datasetet är stort behöver man mindre utvärdering, vilket innebär att andelen av datamängden som används för utvärdering kan minskas med ökad storlek på datasetet?
- Hur känner man igen att modellen är övermonterad?
- Vad är neurala nätverk och djupa neurala nätverk?
- Varför kallas djupa neurala nätverk djupa?
- Vilka är fördelarna och nackdelarna med att lägga till fler noder till DNN?
Se fler frågor och svar i Deep neural networks and estimators