Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности заключается в

• достаточно больших изменениях весовых значений
• больших начальных шагах изменения весовых значений и постепенном уменьшении этих шагов
• малых начальных шагах изменения весовых значений и постепенном увеличении этих шагов
• достаточно малых изменениях весовых значений

Другие предметы Колледж Оптимизация в обучении нейронных сетей искусственный интеллект образование колледж применение ИИ технологии в обучении инновации в образовании цифровое обучение адаптивное обучение онлайн-курсы будущее образования ИИ в колледже методы обучения с ИИ обучение студентов образовательные технологии автоматизация образования Новый

Стратегия избежания локальных минимумов в обучении нейронных сетей – это важный аспект, который помогает улучшить качество обучения модели. Давайте разберем основные шаги этой стратегии.

1. Начальные большие изменения весовых значений:

   На начальных этапах обучения весовые значения нейронной сети можно изменять достаточно резко. Это поможет модели исследовать пространство решений и избегать попадания в локальные минимумы. Большие шаги позволяют нейронной сети быстро перемещаться по поверхности ошибки.

2. Постепенное уменьшение шагов изменения весовых значений:

   По мере того как обучение продолжается, важно постепенно уменьшать размер шагов. Это делается для того, чтобы модель могла более точно настраивать свои параметры и находить глобальный минимум, а не просто перемещаться по поверхности ошибки.

3. Достаточно малые изменения весовых значений:

   На более поздних этапах обучения, когда модель уже близка к оптимальному решению, шаги изменения весов должны быть маленькими. Это позволяет избежать резких изменений, которые могут привести к ухудшению результатов.

4. Постепенное увеличение шагов:

   Иногда в процессе обучения может быть полезно временно увеличить шаги изменения весов, чтобы модель могла выйти из локальных минимумов. Это можно сделать, используя различные методы, такие как изменение темпа обучения или применение алгоритмов, которые допускают такие изменения.

Таким образом, стратегия избежания локальных минимумов заключается в сочетании больших и малых шагов изменения весов, что позволяет эффективно обучать модель и достигать лучших результатов.