Kiedy jest sieć zwana szkoleniem z klasy do końca?

1. Co to jest koniec treningu końcowego?
2. Czym jest koniec treningu CNN?
3. Dlaczego koniec treningu końcowego jest ważny?
4. Jak ustalić, kiedy przestać szkolenie sieci neuronowej?

Co to jest koniec treningu końcowego?

Uczenie się kompleksowe (E2E) odnosi się do szkolenia prawdopodobnie złożonego systemu uczenia się reprezentowanego przez pojedynczy model (w szczególności głęboką sieć neuronową), który reprezentuje kompletny system docelowy, omijając warstwy pośrednie zwykle obecne w tradycyjnych projektach rurociągów.

Czym jest koniec treningu CNN?

Ta procedura trenuje dwa elementy w dwóch całkowicie oddzielnych fazach. Traktuj całą architekturę jako pojedynczą sieć, a tyłek na gradientach do CNN, aby można ją było trenować. Ta procedura trenuje dwa elementy jednocześnie. To właśnie nazywamy szkoleniem do końca.

Dlaczego koniec treningu końcowego jest ważny?

We wszystkich takich przykładach chodzi o pozwolenie, aby sieć przechodzi od możliwych danych „surowych” do najwyższego wyjścia. Okazuje się, że osiągnie lepiej. Uczenie się od końca do końca zmniejsza wysiłek ludzkiego projektowania i osiąga lepsze wyniki w większości zastosowań.

Jak ustalić, kiedy przestać szkolenie sieci neuronowej?

Zatrzymaj trening, gdy wzrasta błąd uogólnienia

Podczas szkolenia model jest oceniany na zestawie zestawu do sprawdzania poprawności wstrzymania po każdej epoce. Jeśli wydajność modelu w zestawie danych sprawdzania poprawności zacznie się degradować (e.g. strata zaczyna rosnąć lub zaczyna się zmniejszać dokładność), wówczas proces treningu jest zatrzymany.