귀하의 게시물에 있는 "아마도"라는 단어는 질문을 그런 식으로 구성하는 것에 대해 생각하지 않았음을 암시합니다. 맞습니까?
일반적으로 신경망, 특히 MLP는 매우 유연한 것이며, 하나의 동일한 기능 집합을 동일한 네트워크로 동등하게 나눌 수 있지만 뉴런 가중치의 값은 서로 다릅니다.... 맞죠? - 그렇다면 가중치 세트에 대한 이러한 옵션 중 어느 것이 더 강력한가에 대한 질문이 발생합니다.
그리고 내 게시물에 답한 두 번째 사람과 함께 나는 더 이상 대화를 유지할 필요가 없다고 생각합니다. 그것은 무의미합니다.
나 자신이 저울에 관심을 갖게 되었다) 그런 정보는 본 적이 없다. 경계값은 결과적으로 활성화 함수와 학습에 나쁜 영향을 미친다는 것을 알고 있습니다
맥스, 성급히 결론 내리지 마세요.
귀하의 게시물에 있는 "아마도"라는 단어는 질문을 그런 식으로 구성하는 것에 대해 생각하지 않았음을 암시합니다. 맞습니까?
일반적으로 신경망, 특히 MLP는 매우 유연한 것이며, 하나의 동일한 기능 집합을 동일한 네트워크로 동등하게 나눌 수 있지만 뉴런 가중치의 값은 서로 다릅니다.... 맞죠? - 그렇다면 가중치 세트에 대한 이러한 옵션 중 어느 것이 더 강력한가에 대한 질문이 발생합니다.
그리고 내 게시물에 답한 두 번째 사람과 함께 나는 더 이상 대화를 유지할 필요가 없다고 생각합니다. 그것은 무의미합니다.
나 자신이 저울에 관심을 갖게 되었다) 그런 정보는 본 적이 없다. 경계값은 결과적으로 활성화 함수와 학습에 나쁜 영향을 미친다는 것을 알고 있습니다
네, 저울에 대해 흥미롭습니다. 그러나 훨씬 더 흥미로운 것은 네트워크 출력이 취하는 가치입니다.
학습의 질이 가중치의 값에 의존 하는지 여부를 이해하려면 실험을 통해 이러한 의존성을 측정할 필요가 있습니다.
우리 는 가중치의 값이 무엇 인지 알고, 훈련의 품질이 무엇인지 모르므로 정의를 제공해야 합니다.
따라서 교육의 품질 , 네트워크 성능 등은 네트워크에서 우리의 기대치를 표현할 수 있는 척도입니다(예: 새 데이터에 대한 네트워크 오류).
자, 이제 우리는 학습의 질 이 무엇인지에 대한 정의를 가졌습니다. 그런 다음 가중치 값에 대한 학습 품질의 의존성을 측정할 수 있습니다.
그러나 우리가 네트워크의 품질 측정( 학습 품질 )을 개발했다면 단순히 품질 측정의 최상의 값을 선택할 수 있다면 가중치를 살펴봐야 하는 이유는 무엇입니까?
이 간단한 것들을 이해하지 않으려면 당신이 얼마나 장애인이어야하는지 모릅니다 + 3은 이미 같은 것을 말했습니다 ..
학습의 질이 가중치의 값에 의존 하는지 여부를 이해하려면 실험을 통해 이러한 의존성을 측정할 필요가 있습니다.
우리 는 가중치의 값이 무엇 인지 알고, 훈련의 품질이 무엇인지 모르므로 정의를 제공해야 합니다.
따라서 교육의 품질 , 네트워크 성능 등은 네트워크에서 우리의 기대치를 표현할 수 있는 척도입니다(예: 새 데이터에 대한 네트워크 오류).
자, 이제 학습 질 이 무엇인지 정의했습니다. 이제 가중치 값에 대한 학습 질이 의존성을 측정할 수 있습니다.
그러나 우리가 네트워크의 품질 측정( 학습 품질 )을 개발했다면 단순히 품질 측정의 최상의 값을 선택할 수 있다면 가중치를 살펴봐야 하는 이유는 무엇입니까?
이 간단한 것들을 이해하지 않으려면 당신이 얼마나 장애인이어야하는지 모릅니다 + 3은 이미 같은 것을 말했습니다 ..
저는 특히 영재들에게 매우 간단하게 전달하려고 노력할 것입니다. 훈련의 품질에 영향을 미치는 가중치와 출력의 측정 기준을 알면, 우리는 익숙하지 않은 데이터를 확인하기 전에 더 강력한 네트워크를 얻을 수 있습니다. 훈련 중에 있습니다.
저는 특히 영재들에게 매우 간단하게 전달하려고 노력할 것입니다. 훈련의 품질에 영향을 미치는 가중치와 출력의 측정 기준을 알면, 우리는 익숙하지 않은 데이터를 확인하기 전에 더 강력한 네트워크를 얻을 수 있습니다. 훈련 중에 있습니다.
1) 코딩할 수 있도록 작업 가능성에 대한 정의를 적어도 자신에게 제공합니다.
2) 새 데이터(테스트)를 사용하지 않고 새 데이터에 대한 네트워크 성능을 어떻게 측정할 예정입니까?
1) 코딩할 수 있도록 작업 가능성에 대한 정의를 적어도 자신에게 제공합니다.
2) 새 데이터(테스트)를 사용하지 않고 새 데이터에 대한 네트워크 성능을 어떻게 측정할 예정입니까?
1. 낯선 사람에게 예의바른 사람은 "너"에게로 향한다.
2. 당신의 행동에 대해 사과하십시오.
이 두 가지 사항을 따르십시오. 그러면 귀하의 질문에 대한 답변을 말씀드리겠습니다.
귀하의 성공적인 연구 결과를 기대합니다. 바람직하게는 신호의 형태로.
그리고 당신은 아플 필요가 없습니다.
그는 관심이 있는 사람 - 그것에 대해 생각할 것, 관심 없는 사람 - 지나갈 사람에게 아무 것도 증명할 의무가 없습니다.
모듈로 취한 신경망 가중치의 평균 값이 훈련 품질의 지표입니까?
동일한 데이터에 대해 훈련된 두 개의 동일한 뉴런이 있다고 가정하고, 하나는 0.87의 값을 갖고 다른 하나는 0.23을 가지고 있는데, 어느 것이 더 잘 훈련되었습니까?
스칼라 값이 벡터 또는 다항식을 고유하게 특성화할 수 있는지 의심스럽습니다. NN 학습 결과
스칼라 값이 벡터 또는 다항식을 고유하게 특성화할 수 있는지 의심스럽습니다. NN 학습 결과