Mik azok a gradiensek a neurális hálózatokban?
Pontszám: 4,1/5 ( 60 szavazat )A hibagradiens egy neurális hálózat betanítása során kiszámított irány és nagyság, amely a hálózat súlyainak megfelelő irányban és mértékével történő frissítésére szolgál.
Mik azok a gradiensek a gépi tanulásban?
A gépi tanulásban a gradiens egy olyan függvény deriváltja, amelynek egynél több bemeneti változója van. A matematikai értelemben egy függvény meredekségeként ismert gradiens egyszerűen méri az összes súly változását a hiba változásához képest .
Mi a gradiens az ML-ben?
A gradiens a derivált általánosítása többváltozós függvényekre. Rögzíti a függvény lokális meredekségét, lehetővé téve, hogy előre jelezzük egy pontból bármely irányba tett kis lépés hatását.
Mik a színátmenetek a CNN-ben?
A gradiens csak származéka ; képeknél általában véges különbségként számítják ki – durván leegyszerűsítve, az X gradiens kivonja az egymás melletti képpontokat egy sorban, az Y színátmenet pedig kivonja az egymás melletti pixeleket egy oszlopban.
Mi a gradiens eltűnésének és felrobbanásának problémája?
Egy n rejtett rétegből álló hálózatban n derivált fog összeszorozni. Ha a deriváltak nagyok, akkor a gradiens exponenciálisan növekszik, ahogy továbbhaladunk a modellben, amíg végül felrobbannak , és ezt nevezzük a felrobbanó gradiens problémájának.
Gradiens süllyedés, hogyan tanulnak a neurális hálózatok | 2. fejezet, Mély tanulás
Mi az a gradiens robbanás?
A kirobbanó gradiensek olyan problémát jelentenek, ahol nagy hibagradiensek halmozódnak fel, és az edzés során a neurális hálózati modellek súlyának nagyon nagy frissítését eredményezik . Ennek az a hatása, hogy modellje instabil, és nem tud tanulni az edzési adatokból.
Hogyan kerülheti el a gradiens eltűnését?
Néhány lehetséges technika a problémák megelőzésére a relevancia sorrendjében: Használjon ReLu-szerű aktiválási függvényeket : A ReLu aktiválási függvények megtartják a linearitást azokon a területeken, ahol a szigmoid és a TanH telített, így jobban reagálnak a gradiens eltűnésére/robbanására.
A CNN végez visszaterjesztést?
A Vissza terjedési algoritmus a neurális hálózatban a láncszabály alapján kiszámítja a veszteségfüggvény gradiensét egyetlen súlyra . Hatékonyan egy réteget számol ki, ellentétben a natív közvetlen számítással.
Mi történik a CNN visszaterjesztésében?
A pooling rétegben az előrehaladás azt eredményezi, hogy egy N × N pooling blokk egyetlen értékre csökken - a „nyertes egység” értékére. A pooling réteg visszaszaporítása ezután kiszámítja azt a hibát, amelyet ez az egyetlen „nyertes egység” érték .
Mi történik, ha a tanulási arány túl alacsony vagy túl magas?
Ha a tanulási arány túl alacsonyra van állítva, az edzés nagyon lassan fog haladni, mivel nagyon apró módosításokat hajt végre a hálózatban lévő súlyokon. Ha azonban a tanulási arány túl magasra van állítva, az nemkívánatos eltérő viselkedést okozhat a veszteségi függvényében.
Mi az a gradiens lépés?
A gradiens süllyedés egy elsőrendű iteratív optimalizáló algoritmus egy differenciálható függvény lokális minimumának megtalálására . Az ötlet az, hogy az aktuális pontban a függvény gradiensével (vagy hozzávetőleges gradiensével) ellentétes irányban ismétlődő lépéseket tegyünk, mert ez a legmeredekebb ereszkedés iránya.
Mire használják a színátmeneteket?
Bármely vonal vagy görbe gradiense megmondja, hogy egy változó milyen mértékben változik a másikhoz képest .
Mik azok a költségfüggvények?
A költségfüggvény egy képlet, amellyel megjósolható egy bizonyos tevékenységi szinten felmerülő költség . ... A költségfüggvények jellemzően beépülnek a vállalati költségvetésekbe, így az eladások és az egységnyi mennyiségek modellezett változásai automatikusan változásokat váltanak ki a költségvetési modellben szereplő költségvetési kiadásokban.
Mi a feladata a felügyelt tanulásnak?
A felügyelt tanulás egy képzési készletet használ a modellek megtanítására a kívánt eredmény elérésére . Ez a betanítási adatkészlet bemeneteket és helyes kimeneteket tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a modell számára, hogy idővel tanuljon. Az algoritmus a veszteségfüggvényen keresztül méri a pontosságát, és addig korrigál, amíg a hiba kellően minimalizálódik.
A gradiens süllyedés felügyelt tanulás?
Batch Gradient Descent for Machine Learning Az összes felügyelt gépi tanulási algoritmus célja egy olyan célfüggvény (f) legjobb becslése, amely a bemeneti adatokat (X) a kimeneti változókra (Y) képezi le. ... Az algoritmus egy iterációját egy kötegnek, a gradiens süllyedésnek ezt a formáját pedig kötegelt gradiens süllyedésnek nevezik.
Hogyan határozza meg a CNN a szűrőket?
- A kép pixeladatait olyan szűrők vonják össze, amelyek kivonják az olyan jellemzőket, mint az élek és azok helyzete.
- Ez szűrőtérképeket hoz létre.
- Ezután max pooling-ot alkalmazunk, amely mintát vesz az adatokból.
- Ezután ezeket az adatokat betápláljuk egy neurális hálózatba, amely megtanulja az osztályozást.
Mi történik a visszaszaporítás során?
Egy neurális hálózat illesztése során a visszaterjesztés kiszámítja a veszteségfüggvény gradiensét a hálózat súlyaihoz viszonyítva egyetlen bemenet-kimeneti példa esetén, és ezt hatékonyan teszi, ellentétben a gradiens naiv közvetlen kiszámításával az egyes súlyokra külön-külön.
Hogyan képezhetem a CNN-t?
- Lépések:
- 1. lépés: Adatkészlet feltöltése.
- 2. lépés: A beviteli réteg.
- 3. lépés: Konvolúciós réteg.
- 4. lépés: A réteg összevonása.
- 5. lépés: Konvolúciós réteg és Pooling Layer.
- 6. lépés: Sűrű réteg.
- 7. lépés: Logit réteg.
Miért hívják visszaszaporításnak?
Lényegében a visszaterjesztés egy olyan algoritmus, amelyet a származékok gyors kiszámítására használnak. ... Az algoritmus azért kapta a nevét , mert a súlyok visszafelé, a kimenettől a bemenet felé frissülnek .
Mi a Z a neurális hálózatban?
Azt a neuront, amely szigmoidot használ aktivációs funkciójaként, szigmoid neuronnak nevezzük. ... Láthatjuk, hogy a σ(z) egyfajta „összenyomó” függvényként működik , és a korábban korlátlan kimenetünket a 0 és 1 közötti tartományba sűríti. Középen, ahol z=0, σ(0)=1/( 1+e0)=1/2 σ ( 0 ) = 1 / ( 1 + e 0 ) = 1/2.
Hogyan számítod ki a visszaszaporodást?
- Állítsa be a(1) = X; a képzési példákért.
- Hajtson végre előre terjedést, és számítsa ki a(l)-t a többi rétegre (l = 2… ...
- Használja az y-t, és számítsa ki az utolsó réteg delta értékét δ(L) = h(x) – y.
- Számítsa ki a δ(l) értékeket visszafelé minden réteghez (leírása a „Matek a visszaterjesztés mögött” részben)
Mi az eltűnő gradiens probléma a CNN-ben?
Az eltűnő színátmenet-probléma az oka annak, hogy az alacsonyabb rétegsúlyok nagyon kis sebességgel frissülnek , és így a hálózat betanítása örökké tart.
Van a ReLU-nak eltűnő gradiense?
A kötegelt normalizálást jobb aktiválási funkcióval kell használnunk – a ReLU! ... A ReLU gradiense 1, ha a bemenet > 0, egyébként nulla. Így egy csomó ReLU-származék összeszorzásának a backprop egyenletekben az a jó tulajdonsága, hogy 1 vagy 0. A gradiens nem „eltűnik” vagy „csökken” .
Tanh okoz eltűnő gradienst?
Eltűnő gradiens probléma lép fel a szigmoid és tanh aktiválási függvénynél , mivel a szigmoid és tanh aktiválási függvények deriváltjai 0 és 0,25 és 0-1 között vannak. ... Ez eltűnő gradiens problémához vezet.