|
Ajratuvchi gipertekisliklar
|
| bet | 13/19 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 58,88 Kb. | | #245889 |
Bog'liq Документ Microsoft Office WordAjratuvchi gipertekisliklar.
Ajratuvchi gipertekisliklar, ma'lumotlar o'rganilayotgan neyron tarmoqlarida o'zgaruvchanliklar bo'lib, ushbu gipertekisliklar o'rganish jarayonida paydo bo'lishi mumkin. Bu gipertekisliklar o'z ichiga o'zgaruvchanliklar, noma'lumliklar yoki dastlabki qiymatlar va harakatlar orqali hosil bo'lishi mumkin.
O'rganish jarayonida, ajratuvchi gipertekisliklar ba'zi sabablar bilan paydo bo'lishi mumkin:
1.Baland qatlamli uchun gradient ning zudlik yoxud zudlik, ya'ni gradient shodlikdagi muammosi: Agar gradientning qiymati juda katta yoki juda kichik bo'lsa, u qatlamli o'rganish jarayonida to'g'ri ishlamaydi. Bu holatda, tarmoq o'rganishda iloji bo'lmagan bo'ladi.
2.Qiymatlar o'zaro aloqani buzish: Ma'lumotlar to'plamida ajratuvchi gipertekisliklar va uxlashlar bo'lishi mumkin. Masalan, bir ma'lumotning bir qismi 100-1000 o'rtasida bo'lgan bo'lishi mumkin, boshqa esa 0-1 oraliqda bo'lishi mumkin. Bu usulda, qanday ma'lumotning o'rganilishi haqida juda keng qiyinchiliklar paydo bo'ladi.
3.Tezlik va qo'lda qilish miqdori (learning rate and batch size) xato sozlamalari: Tezlik va qo'lda qilish miqdori o'rganish jarayonida juda muhimdir. Agar tezlik miqdori juda katta bo'lsa, tarmoqning o'rganishida uzoq vaqt talab qiladi, va agar juda kichik bo'lsa, tarmoq o'rganish jarayonida to'g'ri ishlamaydi. Qo'lda qilish miqdori ham to'g'ri tanlanishi kerak bo'lgan parametr.
4.Dastlabki qiymatlar (initialization): Neyron tarmoqlaridagi dastlabki qiymatlar, o'rganish jarayonini samarali qilishda ahamiyatga ega. Agar dastlabki qiymatlar juda yaxshi tanlanmasa, tarmoq o'rganishida aniqlik va tezlik masalalari paydo bo'ladi.
5.Arxitektura xususiyatlari: Neyron tarmoq arxitekturasi, masalan, qanday miqdorli qatlamalar, qanday funksiyalarni foydalanish va boshqa xususiyatlar, tarmoqning o'rganish va amal qilishini ta'sir qiladi.
Bu ajratuvchi gipertekisliklar bilan boshlash jarayonida umuman to'g'ri bo'lgani, ularning tanilishi va yechishga qarab tarmoqning o'rganish va amal qilish jarayonida qanday ta'sir qilishi mumkinligi ahamiyatga ega.
|
| |
