Что такое эпохи нейронных сетей? скачать в хорошем качестве

Что такое эпохи нейронных сетей?

📹 НАЗВАНИЕ ВИДЕО 📹 Что такое эпохи нейронных сетей? ✍️ОПИСАНИЕ ВИДЕО ✍️ В этом познавательном видео мы углубляемся в фундаментальное понятие эпох в нейронных сетях — важнейший элемент процесса обучения моделей машинного обучения. Мы начнем с определения того, что такое эпоха: полный проход по всему обучающему набору данных. Это понятие важно, поскольку оно измеряет, сколько раз алгоритм обучения обработал набор данных, подобно одному циклу обучения, когда модель один раз подвергается воздействию всех данных. Понимание эпох является основополагающим для любого, кто хочет понять, как нейронные сети учатся и совершенствуются со временем. В видео также рассматривается важность эпох в обучении нейронных сетей. Определяя, сколько раз модель увидит весь набор данных, эпохи позволяют модели постепенно корректировать свои веса, уточняя свое понимание и повышая точность прогнозирования. Повторное воздействие данных имеет решающее значение для эффективного обучения модели, поскольку предоставляет множество возможностей для обучения на основе данных. Однако количество эпох должно быть тщательно сбалансировано, чтобы избежать недообучения, когда модель недостаточно обучена, или переобучения, когда она слишком хорошо осваивает обучающие данные, включая шум и выбросы. Наконец, мы обсудим, как сбалансировать количество эпох и их взаимосвязь с другими параметрами обучения. Поиск оптимального количества эпох часто включает в себя эксперименты и методы валидации, такие как использование валидационного набора данных для мониторинга производительности и применение ранней остановки для предотвращения переобучения. Кроме того, эпохи работают в сочетании с такими параметрами, как размер пакета и скорость обучения, влияя на скорость и эффективность процесса обучения. Понимая и корректируя эти параметры, инженеры могут оптимизировать производительность и обобщающую способность модели, обеспечивая разработку надежных нейронных сетей, способных делать точные прогнозы на новых данных. 📽ДРУГИЕ НОВЫЕ ВИДЕО MACHINA, КОТОРЫЕ ВАМ МОГУТ ПОНРАВИТЬСЯ📽 В ПЛЕЙЛИСТЕ: Нейронные сети Компоненты нейронной сети -    • Components of a Neural Network   Создание персептрона с помощью PyTorch -    • Build a Perceptron with PyTorch   Что такое персептрон? -    • What is the Perceptron ?   Что такое параметры нейронной сети? -    • What are Neural Network Parameters ?   Что такое MP-нейрон? -    • What is the MP Neuron ?   Создание MP-нейрона с помощью PyTorch -    • Build an MP Neuron with PyTorch   Почему нейронные сети полагаются на тензоры! -    • Why Neural Networks Rely on Tensors!   Почему функции активации нейронных сетей нелинейны? -    • Why are Neural Network Activation Function...   Плотные и разреженные нейронные сети -    • Dense vs Sparse Neural Networks   Что такое гиперпараметры нейронных сетей? -    • What are Neural Network Hyper Parameters ?   Что такое переобучение и недообучение нейронных сетей? -    • What are Neural Networks Overfitting & Und...   Распространенные функции активации нейронных сетей! -    • Common Neural Network Activation Functions !   Поверхностные и глубокие нейронные сети! -    • Shallow vs Deep Neural Networks !   Что такое функции потерь нейронных сетей? -    • What are Neural Network Loss Functions?   🔠КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА 🔠 #Эпохи #НейронныеСети #НаборДанныеДляОбучения #АлгоритмОбучения #ПроизводительностьМодели #НедостаточноеОбучение #Переобучение #КорректировкаВесов #Прогнозы #ДоступДанные #ЦиклОбучения #ОптимальныеЭпохи #НаборДляПроверки #РанняяОстановка #РазмерПакета #СкоростьОбучения #Сходимость #ПараметрыОбучения #ОбобщениеМодели #НадежныеМодели #ШумДанные #Выбросы #Экспериментирование #МониторингПроизводительности #ПроцессОбучения #РазработкаМодели #ИнкрементальноеОбучение #ОптимальнаяТочка #НастройкаПараметры #ТочныеПрогнозы