Argumentet för dolda enheter i djupa neurala nätverk spelar en avgörande roll för att möjliggöra anpassning av nätverkets storlek och form. Djupa neurala nätverk är sammansatta av flera lager, som vart och ett består av en uppsättning dolda enheter. Dessa dolda enheter är ansvariga för att fånga och representera de komplexa relationerna mellan in- och utdata.
För att förstå hur argumentet för dolda enheter möjliggör anpassning måste vi fördjupa oss i strukturen och funktionen hos djupa neurala nätverk. I ett typiskt djupt neuralt nätverk tar ingångsskiktet emot den råa indata, som sedan skickas genom en serie dolda skikt innan de når utgångsskiktet. Varje gömt lager är sammansatt av flera dolda enheter, och dessa enheter är kopplade till enheterna i föregående och efterföljande lager.
Antalet dolda enheter i varje lager, såväl som antalet lager i nätverket, kan anpassas utifrån det specifika problemet. Genom att öka antalet dolda enheter i ett lager kan nätverket fånga mer komplexa mönster och relationer i data. Detta kan vara särskilt användbart när man hanterar stora och komplexa datauppsättningar.
Dessutom kan formen på nätverket också anpassas genom att justera antalet lager. Genom att lägga till fler lager i nätverket kan det lära sig hierarkiska representationer av data, där varje lager fångar olika abstraktionsnivåer. Denna hierarkiska representation kan vara fördelaktig i uppgifter som bildigenkänning, där objekt kan beskrivas med en kombination av lågnivåfunktioner (t.ex. kanter) och högnivåkoncept (t.ex. former).
Tänk till exempel på ett djupt neuralt nätverk som används för bildklassificering. Indatalagret tar emot pixelvärden för en bild, och de efterföljande dolda lagren fångar upp allt mer komplexa mönster, såsom kanter, texturer och former. Det sista dolda lagret kombinerar dessa mönster för att göra en förutsägelse om bildens klass. Genom att anpassa antalet dolda enheter och lager kan vi styra nätverkets kapacitet att fånga olika detaljnivåer och komplexitet i bilderna.
Förutom anpassning av storlek och form tillåter argumentet dolda enheter också anpassning av aktiveringsfunktioner. Aktiveringsfunktioner bestämmer utdata från en dold enhet baserat på dess input. Olika aktiveringsfunktioner kan användas för att introducera icke-linjäriteter i nätverket, vilket gör att det kan lära sig och representera komplexa samband i data. Vanliga aktiveringsfunktioner inkluderar sigmoid, tanh och rectified linear unit (ReLU).
Argumentet för dolda enheter i djupa neurala nätverk ger flexibilitet i att anpassa nätverkets storlek och form. Genom att justera antalet dolda enheter och lager, samt valet av aktiveringsfunktioner, kan vi skräddarsy nätverkets kapacitet att fånga och representera de underliggande mönstren och sambanden i datan.
Andra senaste frågor och svar ang Djupa neurala nätverk och uppskattningar:
- 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?
- 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)?
- 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?
- Vad är problemet med försvinnande gradient?
- Vilka är några av nackdelarna med att använda djupa neurala nätverk jämfört med linjära modeller?
Se fler frågor och svar i Deep neural networks and estimators