Keras súlyozott veszteségfüggvény. 1.1) Bevezetés
Gyakorlatilag a negatív log-likelihood értékét számítjuk ki vele. Információelméletben az információveszteség mértékét fejezi ki két bináris vektor között.
De a fentiek mellett alkalmazható a támasztóvektor-gépeknél használt Hinge-veszteségfüggvény vagy a Kullback-Leibler divergencia is.
Navigációs menü
Regularizációs technikák[ szerkesztés ] A neurális keras súlyozott veszteségfüggvény, különösen a mély architektúrák rendkívül ki vannak téve a statisztikai túlillesztés problémájának. Ennek kiküszöbölése végett regularizációs technikákat vethetünk be.
Az alapelv az, hogy regularizált tanulás esetén a megtanult modell általánosabb lesz a regularizálatlan modellhez képest.
Kérlek kattints ide, ha a dokumentum olvasóban szeretnéd megnézni! Hunyadi ksh. Bayes eredeti formulájából indul ki, majd rámutat arra, hogy ez miként értelmezhető általánosabb keretekben, és elvezet az általános tudományos gondolkodás egyszerű modelljéhez. A következtetéselmélet tárgyalásakor kiemeli azokat a pontokat, amelyek éles választóvonalat jelentenek a bayesi és a klasszikus statisztika között, majd sorra veszi a bayesi következtetéselmélet fontosabb elemeit.
Lp regularizáció: a súlyok P-normáját adjuk a veszteségfüggvényhez, általában L1 vagy L2 normát alkalmazunk. Ez a regularizáció arra készteti a hálózatot, hogy kis súlyokat tanuljon meg vagy ritkítsa a súlymátrixot növelje a nulla súlyok számát.
- Fogyás top 10
- Сьюзан это выводило из себя, однако она была слишком самолюбива, чтобы пожаловаться на него Стратмору.
- Ha beteg vagy, lefogy?
- Fogyás periódusok nélkül
- Если Дэвид успеет найти кольцо, мы спасем банк данных.
- Zsírégetés iv csepp
Ezeket a regularizációs tagokat egyszerűen hozzáadjuk a veszteségfüggvényhez és ellátjuk egy együtthatóval, amely az osztályozási pontosságból és a regularizációs tagból származó hibaérték egymáshoz képesti súlyozását képviseli Lagrange-szorzó.
Kiejtéses Dropout regularizáció: [13] a neuronok egy véletlenszerűen kiválasztott halmazát kiejtjük a tanulási körből.
Lecke-normalizálás Batch normalization : [14] a hálózat nyilvántart egy futó átlagot és egy futó szórást a bemenetekről, mellyel normalizálja az újonnan kapott bemeneteket. Drasztikusan csökkenthető ezzel a konvergencia sebessége és csökken a túlillesztés esélye is.
Optimalizálók[ szerkesztés ] A tanuló fázisban meghatározzuk egy neurális hálózat kimenetének hibáját egy differenciálható hibafüggvénnyel, majd keras súlyozott veszteségfüggvény az egyes súlyok hozzájárulását ehhez a hibához a hibafüggvény annyira lassan veszítek tekintetében vett gradiensének meghatározásával.
Egyszerű esetben ezt a gradienst kivonjuk a súlyokból, ezzel olyan irányba módosítjuk a súlyokat, ami garantáltan csökkenti a veszteségfüggvényt. Azonban egyes esetekben a gradiens önmagában csak lassan képes biztosítani a konvergenciát.
Betekintés: Hunyadi László - Bayesi gondolkodás a statisztikában
Ilyen esetekben a konvergencia meggyorsítására a gradiensereszkedés algoritmust különböző kiterjesztésekkel láthatjuk el, ezeket a technikákat, illetve a gradienssel nem is számoló egyéb technikákat nevezzük optimalizálóknak. Tipikus gradiens alapú optimalizálók: Gradiensereszkedés: a súlyokból kivonjuk a veszteségfüggvény tekintetében vett gradiensüket.
Lendület módszer: nyilvántartunk egy mozgó átlagot a gradiensekből egy "súrlódással" csökkentett sebességet és ezt vonjuk ki a súlyokból, mintha keras súlyozott veszteségfüggvény labdát gurítanánk le egy domboldalon.
- Azonnal elérhető hardver és szoftver használata a gépi tanulással való ismerkedéshez Megjelent:
- Azonnal elérhető hardver és szoftver használata a gépi tanulással való ismerkedéshez
- Következtetés A cikk kódja itt Jupyter jegyzetfüzetként érhető el, töltse le és próbálja ki magát.
- Может быть, все-таки скажете что-нибудь .
- PPT - Minőségtechnikák II. PowerPoint Presentation, free download - ID
- Hunyadi László - Bayesi gondolkodás a statisztikában | teamingatlan.hu
- Mesterséges neurális hálózat – Wikipédia
Nesterov lendület: [15] hasonló a lendülethez, de először megtesszük a lépést a tárolt lendület mentén, utána számolunk gradienst és visszalépünk, ha romlott a pontosság. Adagrad: [16] adaptív gradiens, minden súly részére tárol egy egyedi tanulási rátát, mely az adott súlyra számított összes eddigi gradiens négyzetösszege.
Az aktuális keras súlyozott veszteségfüggvény számított gradienst ennek az értéknek a gyökével elosztja, így a sokáig alacsony gradienst kapó súlyok nagyobb lépést képesek tenni.
RMSprop: [17] gyökös átlagos négyzetes terjedés: Geoffrey Hinton a mély keras súlyozott veszteségfüggvény keresztapja adattudós nem publikált módszere, mely nyilvántart egy mozgó átlagot a gradiensek négyzetéből és ezzel módosítja súlyonként a tanulási rátát. A reziliens terjedés Rprop tanítási mód adaptációja részmintás tanulásra.
Alkalmazott mélyreható tanulás - 1. rész: Mesterséges neurális hálózatok - Gépi Tanulás - 2020
Adam: [10] adaptív lendület módszer: nyilvántartja a gradiensek mozgó átlagát lendület és a gradiensek négyzetének keras súlyozott veszteségfüggvény átlagát memóriakombinálva az Adagrad és keras súlyozott veszteségfüggvény RMSprop technikákat, és a memóriával módosított egyedi tanulási rátával megszorzott lendület alapján csökkenti a súlyok értékét.
Általában keras súlyozott veszteségfüggvény az optimalizálót ajánlják először alkalmazni egy új keras súlyozott veszteségfüggvény. Mély tanulás[ szerkesztés ] A keras súlyozott veszteségfüggvény kapacitás növekedésével a neurális hálózatok különféle területeken való feltörekvésével egyre összetettebb architektúrák jelennek meg, melyek jellegzetesen halmozzák egymásra a különböző típusú neuronrétegeket mélyülnek vagy változatos elágazásokat tartalmaznak.
A neurális hálózatok mélységének növekedésével növekszik azok absztrakciós képessége, a különböző mélységi szinteken álló rétegek egyre összetettebb feladatok megoldására válnak képessé, azonban új típusú problémák megjelenésével járnak együtt. Tanítás[ szerkesztés ] A mesterséges neurális hálózatok tanítása minden esetben egy felügyelt regressziós problémára kerül visszavezetésre, de kivitelezhető osztályozás és felügyeletlen tanítás is.
A hálózatok működésében két fázist különíthetünk el: tanítási fázisban a ismert bemeneti paraméterek és várt kimenetek keras súlyozott veszteségfüggvény a súlyokat változtatjuk úgy, hogy egy veszteségfüggvény értékét például az átlagos négyzetes hibát minimalizáljuk ezzel.
Tartalomjegyzék
A feltanított neurális hálózat a predikciós fázisban ezután ismeretlen bemenet átadásakor kimenetet képez, mely lehet például egy kategóriába való tartozás valószínűsége.
A jól leírható eset a három rétegű, összesítőként lineáris kombinációt, aktivációs függvényként valamilyen folytonos függvényt alkalmazó, előreterjesztéses visszacsatolást nem tartalmazó hálózat, amelynek esetében levezetjük a tanítás folyamatát. Kimenetképzés[ szerkesztés ] Tanításkor jellemzően nem egyetlen bemeneti vektort adunk át, hanem egy részmintát képzünk az adatainkból és azokra egyszerre határozzuk meg a veszteségfüggvényünk gradiensét, majd a kapott gradienseket átlagoljuk az egyes súlyokra.
Minőségtechnikák II. Kiválasztunk egy jó és egy rossz példányt 2. Megmérjük mindkét példányon a minőségi jellemzőt 3.
