Автор: Buggy
Как можно узнать какое кол-во нейронов нужно для решения той или иной задачи? Есть ли специальные методы? |
|
Определение оптимального количества нейронов в MLP зависит от конкретной задачи и может быть достаточно сложным процессом.
Один из подходов для определения оптимального количества нейронов в MLP - это перебор различных вариантов и оценка их производительности на тестовом наборе данных. Этот метод называется "grid search" (сеточный поиск). Он заключается в том, что для каждой комбинации количества нейронов и других гиперпараметров (например, скорости обучения) обучается MLP на тренировочном наборе данных, и затем оценивается его производительность на тестовом наборе. Таким образом, выбирается оптимальная комбинация гиперпараметров.
Еще один подход - использование эмпирических правил. Например, можно использовать правило, что оптимальное количество нейронов должно быть примерно равно половине от суммы количества входных и выходных нейронов.
Также стоит учитывать, что оптимальное количество нейронов может зависеть от размера и качества тренировочного набора данных, скорости обучения, выбранного оптимизатора и других гиперпараметров.
В целом, определение оптимального количества нейронов - это искусство, и требует многократного экспериментирования с разными вариантами на конкретной задаче.