Argument skrytých jednotiek v hlbokých neurónových sieťach hrá kľúčovú úlohu pri prispôsobení veľkosti a tvaru siete. Hlboké neurónové siete sa skladajú z viacerých vrstiev, z ktorých každá pozostáva zo sady skrytých jednotiek. Tieto skryté jednotky sú zodpovedné za zachytenie a reprezentáciu komplexných vzťahov medzi vstupnými a výstupnými dátami.
Aby sme pochopili, ako argument skrytých jednotiek umožňuje prispôsobenie, musíme sa ponoriť do štruktúry a fungovania hlbokých neurónových sietí. V typickej hlbokej neurónovej sieti prijíma vstupná vrstva nespracované vstupné údaje, ktoré potom prechádzajú cez sériu skrytých vrstiev, kým sa dostanú do výstupnej vrstvy. Každá skrytá vrstva sa skladá z viacerých skrytých jednotiek a tieto jednotky sú spojené s jednotkami v predchádzajúcej a nasledujúcich vrstvách.
Počet skrytých jednotiek v každej vrstve, ako aj počet vrstiev v sieti, je možné prispôsobiť na základe konkrétneho problému. Zvýšenie počtu skrytých jednotiek vo vrstve umožňuje sieti zachytiť zložitejšie vzory a vzťahy v údajoch. To môže byť užitočné najmä pri práci s veľkými a zložitými súbormi údajov.
Navyše, tvar siete je možné prispôsobiť aj úpravou počtu vrstiev. Pridanie viacerých vrstiev do siete jej umožňuje učiť sa hierarchické reprezentácie údajov, kde každá vrstva zachytáva rôzne úrovne abstrakcie. Táto hierarchická reprezentácia môže byť užitočná v úlohách, ako je rozpoznávanie obrázkov, kde môžu byť objekty opísané kombináciou nízkoúrovňových prvkov (napr. hrany) a vysokoúrovňových pojmov (napr. tvary).
Uvažujme napríklad o hlbokej neurónovej sieti používanej na klasifikáciu obrázkov. Vstupná vrstva prijíma hodnoty pixelov obrázka a následné skryté vrstvy zachytávajú čoraz zložitejšie vzory, ako sú okraje, textúry a tvary. Posledná skrytá vrstva kombinuje tieto vzory, aby vytvorila predpoveď o triede obrázka. Prispôsobením počtu skrytých jednotiek a vrstiev môžeme ovládať kapacitu siete na zachytenie rôznych úrovní detailov a zložitosti obrázkov.
Okrem prispôsobenia veľkosti a tvaru umožňuje argument skrytých jednotiek aj prispôsobenie aktivačných funkcií. Aktivačné funkcie určujú výstup skrytej jednotky na základe jej vstupu. Na zavedenie nelinearít do siete je možné použiť rôzne aktivačné funkcie, ktoré jej umožnia učiť sa a reprezentovať zložité vzťahy v údajoch. Bežné aktivačné funkcie zahŕňajú sigmoid, tanh a rektifikovanú lineárnu jednotku (ReLU).
Argument skrytých jednotiek v hlbokých neurónových sieťach poskytuje flexibilitu pri prispôsobovaní veľkosti a tvaru siete. Úpravou počtu skrytých jednotiek a vrstiev, ako aj výberom aktivačných funkcií, môžeme prispôsobiť kapacitu siete na zachytenie a reprezentáciu základných vzorov a vzťahov v údajoch.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Hlboké neurónové siete a odhady:
- Dá sa hlboké učenie interpretovať ako definovanie a trénovanie modelu založeného na hlbokej neurónovej sieti (DNN)?
- Umožňuje framework TensorFlow od Google zvýšiť úroveň abstrakcie pri vývoji modelov strojového učenia (napr. s nahradením kódovania konfiguráciou)?
- Je správne, že ak je množina údajov veľká, potrebuje menej hodnotenia, čo znamená, že časť množiny údajov použitej na vyhodnotenie možno zmenšiť so zväčšením množiny údajov?
- Dá sa jednoducho kontrolovať (pridávaním a odstraňovaním) počet vrstiev a počet uzlov v jednotlivých vrstvách zmenou poľa dodávaného ako skrytý argument hlbokej neurónovej siete (DNN)?
- Ako spoznať, že je modelka prepastovaná?
- Čo sú neurónové siete a hlboké neurónové siete?
- Prečo sa hlboké neurónové siete nazývajú hlboké?
- Aké sú výhody a nevýhody pridania ďalších uzlov do DNN?
- Čo je problém miznúceho gradientu?
- Aké sú niektoré nevýhody používania hlbokých neurónových sietí v porovnaní s lineárnymi modelmi?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v časti Hlboké neurónové siete a odhady