Argumentet for skjulte enheter i dype nevrale nettverk spiller en avgjørende rolle for å tillate tilpasning av nettverkets størrelse og form. Dype nevrale nettverk er sammensatt av flere lag, som hver består av et sett med skjulte enheter. Disse skjulte enhetene er ansvarlige for å fange opp og representere de komplekse relasjonene mellom inndata og utdata.
For å forstå hvordan argumentet for skjulte enheter muliggjør tilpasning, må vi fordype oss i strukturen og funksjonen til dype nevrale nettverk. I et typisk dypt nevralt nettverk mottar inngangslaget rå inngangsdata, som deretter sendes gjennom en rekke skjulte lag før det når utgangslaget. Hvert skjult lag er sammensatt av flere skjulte enheter, og disse enhetene er koblet til enhetene i forrige og påfølgende lag.
Antall skjulte enheter i hvert lag, samt antall lag i nettverket, kan tilpasses basert på det spesifikke problemet. Ved å øke antallet skjulte enheter i et lag kan nettverket fange opp mer komplekse mønstre og relasjoner i dataene. Dette kan være spesielt nyttig når du arbeider med store og komplekse datasett.
Dessuten kan formen på nettverket også tilpasses ved å justere antall lag. Ved å legge til flere lag i nettverket kan det lære hierarkiske representasjoner av dataene, der hvert lag fanger opp ulike abstraksjonsnivåer. Denne hierarkiske representasjonen kan være gunstig i oppgaver som bildegjenkjenning, der objekter kan beskrives ved en kombinasjon av funksjoner på lavt nivå (f.eks. kanter) og konsepter på høyt nivå (f.eks. former).
Tenk for eksempel på et dypt nevralt nettverk som brukes til bildeklassifisering. Inndatalaget mottar pikselverdier av et bilde, og de påfølgende skjulte lagene fanger stadig mer komplekse mønstre, som kanter, teksturer og former. Det endelige skjulte laget kombinerer disse mønstrene for å lage en prediksjon om klassen til bildet. Ved å tilpasse antall skjulte enheter og lag kan vi kontrollere nettverkets kapasitet til å fange ulike detaljnivåer og kompleksitet i bildene.
I tillegg til tilpasning av størrelse og form, tillater argumentet for skjulte enheter også tilpasning av aktiveringsfunksjoner. Aktiveringsfunksjoner bestemmer utgangen til en skjult enhet basert på dens inngang. Ulike aktiveringsfunksjoner kan brukes til å introdusere ikke-lineariteter i nettverket, slik at det kan lære og representere komplekse relasjoner i dataene. Vanlige aktiveringsfunksjoner inkluderer sigmoid, tanh og rectified linear unit (ReLU).
Argumentet for skjulte enheter i dype nevrale nettverk gir fleksibilitet til å tilpasse nettverkets størrelse og form. Ved å justere antall skjulte enheter og lag, samt valg av aktiveringsfunksjoner, kan vi skreddersy nettverkets kapasitet til å fange opp og representere de underliggende mønstrene og relasjonene i dataene.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Dype nevrale nettverk og estimatorer:
- Kan dyp læring tolkes som å definere og trene en modell basert på et dypt nevralt nettverk (DNN)?
- Gjør Googles TensorFlow-rammeverk mulig å øke abstraksjonsnivået i utviklingen av maskinlæringsmodeller (f.eks. ved å erstatte koding med konfigurasjon)?
- Er det riktig at hvis datasettet er stort trenger man mindre evaluering, noe som betyr at andelen av datasettet som brukes til evaluering kan reduseres med økt størrelse på datasettet?
- Kan man enkelt kontrollere (ved å legge til og fjerne) antall lag og antall noder i individuelle lag ved å endre matrisen som leveres som det skjulte argumentet til det dype nevrale nettverket (DNN)?
- Hvordan gjenkjenne at modellen er overmontert?
- Hva er nevrale nettverk og dype nevrale nettverk?
- Hvorfor kalles dype nevrale nettverk dype?
- Hva er fordelene og ulempene ved å legge til flere noder til DNN?
- Hva er problemet med forsvinningsgradienten?
- Hva er noen av ulempene ved å bruke dype nevrale nettverk sammenlignet med lineære modeller?
Se flere spørsmål og svar i Deep neurale nettverk og estimatorer