Как можно инициализировать веса нейронной сети?
Выберите один ответ:
• а. Маленькими случайными значениями в диапазоне (0,0.5)
• b. Большими случайными значениями в диапазоне (100,1000)
• с. Нулевыми значениями
• d. Любым из вышеперечисленных способов

Другие предметы Университет Инициализация нейронных сетей инициализация весов нейронная сеть случайные значения нулевые значения методы инициализации анализ данных университет Новый

Инициализация весов нейронной сети - это важный шаг, который может существенно повлиять на эффективность обучения модели. Давайте рассмотрим предложенные варианты и определим, какой из них является наиболее подходящим.

• а. Маленькими случайными значениями в диапазоне (0,0.5): Это может быть хорошим вариантом, так как небольшие случайные значения помогают избежать проблем с симметрией и обеспечивают разнообразие в инициализации весов.
• b. Большими случайными значениями в диапазоне (100,1000): Это не рекомендуется, так как слишком большие значения могут привести к проблемам с градиентами, особенно если используются функции активации, такие как сигмоида или tanh, которые могут "зажимать" градиенты.
• с. Нулевыми значениями: Инициализация весов нулевыми значениями также не является хорошей практикой, так как это может привести к тому, что все нейроны будут обновляться одинаково, и модель не сможет учиться должным образом.
• d. Любым из вышеперечисленных способов: Это утверждение неверно, поскольку не все предложенные методы инициализации являются подходящими.

Таким образом, правильный ответ - это вариант а: "Маленькими случайными значениями в диапазоне (0,0.5)". Это позволяет нейронной сети начать обучение с разнообразными значениями весов, что способствует лучшей сходимости и эффективности обучения.