Kan man nemt kontrollere (ved at tilføje og fjerne) antallet af lag og antallet af noder i individuelle lag ved at ændre det array, der leveres som det skjulte argument for det dybe neurale netværk (DNN)?
Inden for maskinlæring, specielt dybe neurale netværk (DNN'er), er evnen til at kontrollere antallet af lag og noder inden for hvert lag et grundlæggende aspekt af modelarkitekturtilpasning. Når du arbejder med DNN'er i forbindelse med Google Cloud Machine Learning, spiller det array, der leveres som det skjulte argument, en vigtig rolle i at bestemme strukturen af netværket.
For at forstå, hvordan vi nemt kan kontrollere antallet af lag og noder, lad os først overveje konceptet med skjulte lag i en DNN. Skjulte lag er de mellemliggende lag mellem input- og outputlagene i et neuralt netværk. Hvert skjult lag består af et vist antal noder, også kaldet neuroner. Disse noder er ansvarlige for at udføre beregninger og sende information til de efterfølgende lag.
I Google Cloud Machine Learning er det skjulte argument et array, der giver os mulighed for at definere antallet af noder i hvert skjult lag. Ved at ændre dette array kan vi nemt tilføje eller fjerne lag og justere antallet af noder i hvert lag. Arrayet følger et specifikt format, hvor hvert element repræsenterer antallet af noder i et bestemt lag. For eksempel, hvis vi har en matrix [10, 20, 15], betyder det, at vi har tre skjulte lag med henholdsvis 10, 20 og 15 noder.
For at tilføje eller fjerne lag skal vi blot ændre længden af det skjulte array. For eksempel, hvis vi ønsker at tilføje et nyt skjult lag med 30 noder, kan vi opdatere det skjulte array til [10, 20, 30, 15]. Omvendt, hvis vi ønsker at fjerne et lag, kan vi justere arrayet i overensstemmelse hermed. For eksempel, hvis vi ønsker at fjerne det andet skjulte lag, kan vi opdatere det skjulte array til [10, 15].
Det er vigtigt at bemærke, at ændring af antallet af lag og noder i en DNN kan have en væsentlig indflydelse på modellens ydeevne og beregningskrav. Tilføjelse af flere lag og noder kan potentielt øge modellens kapacitet til at lære komplekse mønstre, men kan også føre til overtilpasning, hvis den ikke omhyggeligt reguleres. På den anden side kan en reduktion af antallet af lag og noder forenkle modellen, men det kan potentielt resultere i undertilpasning og reduceret ydeevne.
Evnen til at kontrollere antallet af lag og noder i individuelle lag af en DNN er let opnåelig i Google Cloud Machine Learning ved at ændre det skjulte array. Ved at tilføje eller fjerne elementer fra arrayet kan vi tilpasse arkitekturen af DNN, så den passer til vores specifikke krav.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Dybe neurale netværk og estimatorer:
- Hvad er tommelfingerreglerne for at vedtage en specifik maskinlæringsstrategi og model?
- Hvilke parametre indikerer, at det er tid til at skifte fra en lineær model til deep learning?
- Hvilke værktøjer findes til XAI (Explainable Artificial Intelligence)?
- Kan deep learning tolkes som at definere og træne en model baseret på et dybt neuralt netværk (DNN)?
- Gør Googles TensorFlow-ramme det muligt at øge abstraktionsniveauet i udviklingen af maskinlæringsmodeller (f.eks. ved at erstatte kodning med konfiguration)?
- Er det korrekt, at hvis datasættet er stort, behøver man mindre evaluering, hvilket betyder, at den del af datasættet, der bruges til evaluering, kan reduceres med øget størrelse af datasættet?
- Hvordan genkender man, at modellen er overmonteret?
- Hvad er neurale netværk og dybe neurale netværk?
- Hvorfor kaldes dybe neurale netværk dybe?
- Hvad er fordelene og ulemperne ved at tilføje flere noder til DNN?
Se flere spørgsmål og svar i Deep neurale netværk og estimatorer