Справочник по нейронным сетям: от теории к практике
Шрифт:
При одномоментном кодировании каждое уникальное значение категориальной переменной преобразуется в новый двоичный столбец. Например, если категориальная переменная имеет три уникальных значения, "красный", "зеленый" и "синий", будут созданы три новых столбца: "is_red", "is_green" и "is_blue". Значения
В заключение следует отметить, что предварительная обработка данных является важным шагом в построении нейронной сети. Обработка отсутствующих данных, нормализация и стандартизация данных, а также одноточечное кодирование категориальных переменных позволяют обеспечить правильный формат данных и отсутствие ошибок, что может значительно улучшить производительность модели.
Кроме того, важно помнить, что предварительная обработка данных – это итеративный процесс, который может потребовать нескольких итераций для обеспечения надлежащей очистки и форматирования данных. Также важно учитывать потенциальное влияние выбора предварительной обработки на общую производительность модели и проверять результаты этапа предварительной обработки, чтобы убедиться, что она не внесла смещения и не исказила исходные данные. Тщательная обработка и подготовка данных позволяет более эффективно обучать нейронные сети, что приводит к созданию более точных и надежных моделей.
Глава 3: Построение модели
В этой главе мы обсудим архитектуру нейронных сетей и то, как выбрать количество скрытых слоев и нейронов в модели. Мы также рассмотрим функции активации, которые играют важную роль в работе нейронных сетей.
Понимание архитектуры нейронных сетей
Нейронная
Архитектуру нейронной сети можно разделить на три части:
Входной слой: Этот слой принимает входные данные и передает их на следующий слой сети.
Скрытый слой (слои): этот слой содержит нейроны, которые выполняют вычисления и преобразования входных данных. Количество скрытых слоев и нейронов может быть выбрано в зависимости от сложности задачи.
Выходной слой: Этот слой производит конечный вывод сети, который может быть предсказанием, классификацией или регрессией.
Как выбрать количество скрытых слоев и нейронов
Количество скрытых слоев и нейронов в нейронной сети может оказать значительное влияние на ее производительность. В целом, добавление большего количества скрытых слоев и нейронов может увеличить сложность модели, что может привести к улучшению производительности. Однако добавление слишком большого количества скрытых слоев и нейронов может также привести к чрезмерной подгонке, когда модель становится слишком сложной и начинает запоминать обучающие данные вместо того, чтобы обобщать новые данные.
Общий подход к выбору количества скрытых слоев и нейронов заключается в том, чтобы начать с простой модели и постепенно увеличивать сложность, пока производительность не достигнет плато. Это может быть сделано путем добавления скрытых слоев, увеличения количества нейронов в скрытых слоях или обоих способов.
Конец ознакомительного фрагмента.