Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
🎯Цель | Нейро Инжиниринг
🧠Тренинг | Основы нейросетей
⚡️Тема: Примеры архитектур сверточных сетей VGG-16 и VGG-19
⏱Длительность: 13:30 минут
📝Ждём ваши идеи в комментариях
—————————————————
⚡️ Применение функции активации ReLU в сверточных слоях
⚠️ Может возникнуть проблема с умирающими нейронами, если не использовать правильные параметры
🚧 Использовать методы регуляризации и корректные параметры для функции активации
⚡️ Использование операции Max Pooling для уменьшения размерности карт признаков
⚠️ Потеря важной информации при слишком агрессивном уменьшении размерности
🚧 Сбалансировать уменьшение размерности и сохранение важной информации
⚡️ Обучение нейронной сети на базе данных ImageNet
⚠️ Переобучение на тренировочных данных, что снизит обобщающую способность модели
🚧 Применять методы регуляризации и использовать валидационные наборы данных
Все выводы и полная стратегия для вас на нашем сайте Riqli
🧠Тренинг | Основы нейросетей
⚡️Тема: Примеры архитектур сверточных сетей VGG-16 и VGG-19
⏱Длительность: 13:30 минут
📝Ждём ваши идеи в комментариях
—————————————————
⚡️ Применение функции активации ReLU в сверточных слоях
⚠️ Может возникнуть проблема с умирающими нейронами, если не использовать правильные параметры
🚧 Использовать методы регуляризации и корректные параметры для функции активации
⚡️ Использование операции Max Pooling для уменьшения размерности карт признаков
⚠️ Потеря важной информации при слишком агрессивном уменьшении размерности
🚧 Сбалансировать уменьшение размерности и сохранение важной информации
⚡️ Обучение нейронной сети на базе данных ImageNet
⚠️ Переобучение на тренировочных данных, что снизит обобщающую способность модели
🚧 Применять методы регуляризации и использовать валидационные наборы данных
Все выводы и полная стратегия для вас на нашем сайте Riqli