Тогда просто поверь на слово. Нейросети умнеют до определенного момента, а потом начинают охуевать от полученного опыта и тупеют до некоторого уровня. Есть даже специальные методики оценки степени переобучения, но я так глубоко не копал.
«опыт», «умнеют»... Ребята, нейросети не находят даже элементарного линейного преобразования входов. Никакой магии там не происходит; это всё — голимое статистическое фуфло. Настоящие мужики в распознавании к нейронкам относятся презрительно.
во-первых, да, не одобряют; а во-вторых, всамделишнюю эмуляцию мозга никто ещё не сделал. Все обмазываются игрушечными модельками с тремя сотнями нейронов и одним уровнем абстракции, ожидая от них невесть каких интеллектов.
ок-ок. По теме: у тебя есть тестовая выборка. На её части ты обучаешь сеть, на оставшихся 20% неизвестных сети тестов запускаешь то, что получилось. Подсчитываешь количество правильных решений сети, получаешь точность распознавания. Иногда отдельным процентом ещё учитывают ошибки распознавания второго рода, но тут мне надо уже вспоминать чокак конкретнее.
17 comments
recommend
bookmark
subscribe
Что ты подразумеваешь под умностью?
Колличество правильных результатов на выходе дели на кольво неправильных.
Можно
Но если сеть обучается, оно же будет меняться, не?
Ну, она же с обучение будет становиться или умней или глупей (если руки не оттуда). Вроде самое то.
Если её слишком много обучать, то она будет глупеть, даже если руки оттуда растут.
А потом снова умнеть. Так что нужен критерий останова обучения.
Ну это да. Для того и меряют периодически на тестовом наборе.
Эт как?
Это очевидно из организации нейросетей. Почитай немного про то, как они работают и обучаются и поймёшь.
Там дохуя какого-то уебанного матана. Я не осилю :)
Тогда просто поверь на слово. Нейросети умнеют до определенного момента, а потом начинают охуевать от полученного опыта и тупеют до некоторого уровня.
Есть даже специальные методики оценки степени переобучения, но я так глубоко не копал.
«опыт», «умнеют»... Ребята, нейросети не находят даже элементарного линейного преобразования входов. Никакой магии там не происходит; это всё — голимое статистическое фуфло. Настоящие мужики в распознавании к нейронкам относятся презрительно.
Да я вижу пацаны не одобряют свой мозг.
во-первых, да, не одобряют; а во-вторых, всамделишнюю эмуляцию мозга никто ещё не сделал. Все обмазываются игрушечными модельками с тремя сотнями нейронов и одним уровнем абстракции, ожидая от них невесть каких интеллектов.
и, в третьих, вопрос был не об этом, так что У
ок-ок. По теме: у тебя есть тестовая выборка. На её части ты обучаешь сеть, на оставшихся 20% неизвестных сети тестов запускаешь то, что получилось. Подсчитываешь количество правильных решений сети, получаешь точность распознавания. Иногда отдельным процентом ещё учитывают ошибки распознавания второго рода, но тут мне надо уже вспоминать чокак конкретнее.