Vidéo: Qu'est-ce que l'élagage dans l'apprentissage en profondeur ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Taille est une technique dans l'apprentissage en profondeur qui aide au développement de plus petits et plus efficaces les réseaux de neurones . C'est une technique d'optimisation de modèle qui consiste à éliminer les valeurs inutiles dans le tenseur de poids.
En gardant cela à l'esprit, qu'est-ce que l'élagage dans le réseau de neurones ?
Quel est Élagage du réseau de neurones . Tout simplement, taille est un moyen de réduire la taille du réseau neuronal par compression. Après le réseau est pré-formé, il est ensuite affiné pour déterminer l'importance des connexions.
À côté de ci-dessus, pourquoi la parité est-elle importante ? La rareté est importante pour beaucoup de raisons. Il est important avoir le moins possible de neurones s'activant à un moment donné lorsqu'un stimuli est présenté. Cela signifie qu'un système clairsemé est plus rapide car il est possible d'utiliser ce parcimonie pour construire des algorithmes spécialisés plus rapides.
En tenant compte de cela, qu'est-ce que l'élagage dans l'apprentissage automatique ?
Taille est une technique dans apprentissage automatique et des algorithmes de recherche qui réduisent la taille des arbres de décision en supprimant des sections de l'arbre qui offrent peu de puissance pour classer les instances. Taille réduit la complexité du classificateur final, et améliore donc la précision prédictive par la réduction du surajustement.
Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils importants ?
Principaux avantages de les réseaux de neurones : Les ANN ont la capacité d'apprendre et de modéliser des relations non linéaires et complexes, ce qui est vraiment important parce que dans la vie réelle, de nombreuses relations entre les entrées et les sorties sont non linéaires et complexes.
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