Выберите ВСЕ верные ответы. Увеличение количества слоев и нейронов в сети:
Выберите один или несколько ответов:
• а. Гарантированно приводит к повышению точности на тренировочной выборке
• b. Может привести к переобучению сети
• с. Гарантированно приводит к повышению точности на тестовой выборке

Другие предметы Университет Нейронные сети и переобучение анализ данных университет нейронные сети переобучение точность модели увеличение слоев машинное обучение Новый

Давайте разберем каждый из предложенных вариантов и выясним, какие из них являются верными.

• а. Гарантированно приводит к повышению точности на тренировочной выборке

  Этот вариант является верным. Увеличение количества слоев и нейронов в нейронной сети позволяет модели лучше подстраиваться под данные, что, как правило, приводит к увеличению точности на тренировочной выборке. Однако это не всегда означает, что модель будет хорошо работать на новых, невидимых данных.

• b. Может привести к переобучению сети

  Этот вариант также верный. Увеличение сложности модели (например, добавление слоев и нейронов) может привести к переобучению. Это происходит, когда модель слишком хорошо запоминает тренировочные данные, включая шум и выбросы, и, как следствие, плохо обобщает на тестовых данных.

• с. Гарантированно приводит к повышению точности на тестовой выборке

  Этот вариант неверный. Увеличение количества слоев и нейронов не гарантирует повышения точности на тестовой выборке. Наоборот, если модель переобучилась, она может показывать низкие результаты на тестовых данных, несмотря на высокую точность на тренировочных.

Таким образом, верные ответы: а и b.