Ce este tăierea în deep learning?
Ce este tăierea în deep learning?

Video: Ce este tăierea în deep learning?

Video: Ce este tăierea în deep learning?
Video: Pruning a neural Network for faster training times 2024, Noiembrie
Anonim

Tunderea este o tehnică în invatare profunda care ajută la dezvoltarea mai mici și mai eficiente rețele neuronale . Este o tehnică de optimizare a modelului care implică eliminarea valorilor inutile din tensorul greutății.

Ținând acest lucru în vedere, ce este tăierea în rețeaua neuronală?

Ce este Tunderea rețelei neuronale . Pur și simplu pune, tăierea este o modalitate de a reduce dimensiunea Retea neurala prin compresie. După reţea este pre-antrenat, apoi este reglat fin pentru a determina importanța conexiunilor.

În afară de mai sus, de ce este importantă Sparity? Sparsitatea este importantă din multe motive. Este important pentru a avea cât mai puțini neuroni care se declanșează la un moment dat când este prezentat un stimul. Aceasta înseamnă că un sistem rar este mai rapid, deoarece este posibil să se folosească de acesta raritate pentru a construi algoritmi specializați mai rapid.

Ținând cont de acest lucru, ce este tăierea în învățarea automată?

Tunderea este o tehnică în învățare automată și algoritmi de căutare care reduc dimensiunea arborilor de decizie prin eliminarea secțiunilor arborelui care oferă puțină putere de clasificare a instanțelor. Tunderea reduce complexitatea clasificatorului final și, prin urmare, îmbunătățește acuratețea predictivă prin reducerea supraajustării.

De ce sunt importante rețelele neuronale?

Avantajele cheie ale rețele neuronale : ANN-urile au capacitatea de a învăța și de a modela relații neliniare și complexe, ceea ce este într-adevăr important deoarece în viața reală, multe dintre relațiile dintre intrări și ieșiri sunt neliniare, precum și complexe.

Recomandat: