Техника DropOut в сетях:
Выберите один или несколько ответов:
• а. иногда выбрасывает случайные нейроны в процессе обучения
• b. ничего из вышеперечисленного
с. приводит к переобучению
• d. повышает способность сети к обобщению

Другие предметы Колледж Нейронные сети и регуляризация анализ данных колледж техника DropOut нейронные сети переобучение обобщение сети обучение нейронных сетей Новый

Техника DropOut - это метод регуляризации, который используется в нейронных сетях для уменьшения переобучения. Давайте разберем каждый из предложенных вариантов:

• а. иногда выбрасывает случайные нейроны в процессе обучения - Это верно. DropOut работает, случайным образом отключая (или "выбрасывая") определенный процент нейронов на каждом шаге обучения. Это помогает предотвратить зависимость нейронов друг от друга и способствует более устойчивому обучению.
• b. ничего из вышеперечисленного - Это неверно, так как первый и третий варианты являются правильными.
• с. приводит к переобучению - Это неверно. Наоборот, DropOut помогает уменьшить переобучение, так как случайное отключение нейронов делает модель менее чувствительной к шуму в обучающих данных.
• d. повышает способность сети к обобщению - Это верно. Использование DropOut способствует улучшению способности сети обобщать, так как она учится использовать различные подмножества нейронов, что делает модель более устойчивой к новым данным.

Таким образом, правильные ответы: а и d.