Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети





Нейросети
  Глава 1     Глава 2   

 

 

Режим работы алгоритма обратного распространения зависит от

ряда параметров, большинство из которых собрано в диалоговом

окне Обратное распространение – Back Propagation (рисунок 4.5).

- Эпохи – Epochs. Задает число эпох обучения, которые прохо-

дят при одном нажатии клавиши Обучить –Train. Значение по

умолчанию 100 вполне приемлемо.

- Скорость о6учения – Learning rate. При увеличении скорости

обучения алгоритм работает быстрее, но в некоторых задачах это

может привести к неустойчивости.

- Инерция – Momentum. Этот параметр улучшает (ускоряет) обу-

чение в ситуациях, когда ошибка мало меняется, а также придает

алгоритму дополнительную устойчивость. Значение этого параметра

всегда должно лежать в интервале [0;1). Часто рекомендуется ис-

пользовать высокую скорость обучения в сочетании с небольшим

коэффициентом инерции и наоборот.

- Перемешивать наблюдения - Shuffle Cases. При использовании

этой функции порядок, в котором наблюдения подаются на вход се-

ти, меняется в каждой новой эпохе. Это добавляет в обучение неко-

торый шум, так что ошибка может испытывать небольшие колеба-

ния. Однако при этом меньше вероятность того, что алгоритм «за-

стрянет», и общие показатели его работы обычно улучшаются.








Подпись: Начало
Подпись: Дальше

Оптимизация обучения