Похожие вопросы
2025-08-25 11:13:46
Какое действия при обучении нейронной сети неверно, если ошибка равна нулю?
- модифицируются только компоненты матрицы весов, отвечающие ненулевым значениям входов
- знак приращения веса соответствует знаку ошибки, т.е. положительная ошибка проводит к усилению связи
- обучение каждого нейрона происходит независимо от обучения остальных нейронов
- обучение нейронов происходит послойно, начиная с последнего слоя и заканчивая первым
Другие предметы Университет Обучение нейронных сетей нечеткая логика нейронные сети обучение нейронной сети ошибка ноль матрица весов компоненты весов знак ошибки усиление связи независимое обучение послойное обучение Новый
2025-08-25 11:13:54
При обучении нейронной сети важно понимать, что корректное обновление весов и взаимодействие между нейронами имеют ключевое значение для достижения оптимальных результатов. Если ошибка равна нулю, это может означать, что нейронная сеть достигла идеального соответствия с обучающими данными, однако это также может указывать на некоторые проблемы в процессе обучения.
Давайте рассмотрим предложенные действия и выясним, какое из них является неверным:
- Модифицируются только компоненты матрицы весов, отвечающие ненулевым значениям входов. Это действие корректно, так как в большинстве алгоритмов обучения веса обновляются только для тех входов, которые действительно влияют на выход нейронной сети.
- Знак приращения веса соответствует знаку ошибки, т.е. положительная ошибка приводит к усилению связи. Это также верно, поскольку при положительной ошибке мы хотим увеличить вес, чтобы улучшить предсказание, и наоборот для отрицательной ошибки.
- Обучение каждого нейрона происходит независимо от обучения остальных нейронов. Это неверное утверждение. В нейронных сетях нейроны взаимосвязаны, и изменение весов одного нейрона может повлиять на выходы других нейронов. Поэтому обучение нейронов не может происходить полностью независимо.
- Обучение нейронов происходит послойно, начиная с последнего слоя и заканчивая первым. Это верно для алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation), который является одним из самых распространённых методов обучения нейронных сетей.
Таким образом, неверным действием при обучении нейронной сети, если ошибка равна нулю, является то, что обучение каждого нейрона происходит независимо от обучения остальных нейронов. Нейронные сети функционируют как единое целое, и весовые обновления в одном нейроне могут оказывать влияние на другие нейроны в сети.
