Глубокое обучение. Погружение в технологию. Артем Демиденко. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Артем Демиденко
Издательство: Автор
Серия:
Жанр произведения:
Год издания: 2023
isbn:
Скачать книгу
предсказанных классов и истинных классов.

      3. Бинарная кросс-энтропия: Эта функция также используется в задачах классификации, но когда у нас есть только два класса. Она измеряет близость между бинарными предсказаниями и фактическими метками.

      4. Функция потерь Хьюбера: Это обобщение среднеквадратичной ошибки, которое более устойчиво к выбросам в данных. Она также используется в задачах регрессии.

      5. Функция потерь Логарифмическая потеря (Log Loss): Эта функция потерь часто применяется в задачах бинарной классификации, особенно в случаях, когда вероятности должны быть интерпретируемыми.

       Интерпретация функции потерь

      Представьте себе функцию потерь как меру успеха вашей нейронной сети. Когда модель делает точные предсказания, функция потерь близка к нулю. Однако, когда модель ошибается, значение функции потерь увеличивается. Наша задача – найти параметры модели, которые минимизируют эту функцию, что означает, что наши предсказания будут максимально близкими к истинным данным.

      Выбор правильной функции потерь и мониторинг ее значения в процессе обучения – это ключевые шаги в создании успешной нейронной сети. В следующей главе мы рассмотрим методы оптимизации, которые помогут нам настроить параметры сети, чтобы минимизировать эту функцию потерь и достичь высокой производительности модели.

       Методы оптимизации: Как научить нейронную сеть

      Обучение нейронных сетей – это процесс настройки весов и параметров модели таким образом, чтобы минимизировать функцию потерь. Методы оптимизации играют ключевую роль в этом процессе, и правильный выбор метода может существенно ускорить сходимость модели и улучшить её результаты. Давайте глубже погрузимся в мир оптимизации нейронных сетей.

       Стохастический градиентный спуск (SGD)

      Стохастический градиентный спуск (SGD) – это один из наиболее распространенных и важных методов оптимизации, применяемых в машинном обучении и глубоком обучении. Он является фундаментальным инструментом для обучения нейронных сетей и других моделей машинного обучения.

       Основные идеи SGD:

      1. Стохастичность: В самом названии уже есть подсказка – стохастический. Это означает, что SGD обновляет параметры модели на основе случайно выбранных подмножеств данных, называемых мини-пакетами или мини-батчами. Это делается для ускорения обучения и более эффективного использования памяти.

      2. Итеративность: SGD работает итеративно. На каждой итерации он берет новый мини-батч данных, вычисляет градиент функции потерь по параметрам модели и обновляет параметры в направлении, противоположном градиенту.

      3. Скорость обучения: Важным параметром SGD является скорость обучения (learning rate), который определяет размер шага при обновлении параметров. Этот параметр критически влияет на сходимость алгоритма.

       Процесс обучения с SGD:

      1. Инициализация параметров: Обучение начинается с