Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль



Download 14,23 Mb.
Pdf ko'rish
bet553/779
Sana14.06.2022
Hajmi14,23 Mb.
#671946
TuriКнига
1   ...   549   550   551   552   553   554   555   556   ...   779
Bog'liq
Гудфеллоу Я , Бенджио И , Курвилль А Глубокое обучение

Рис. 15.1 

Визуализация посредством нелинейного проецирования 
траекторий обучения различных нейронных сетей в 
пространстве функций
(не в пространстве параметров, чтобы избежать проблемы отображения 
нескольких векторов параметров на одну функцию) с различными случайно 
выбранными начальными значениями, с предобучением и без него. Каж-
дой точки соответствует отдельная нейронная сеть в определенный мо-
мент процесса обучения. Рисунок основан на рисунке из работы в Erhan et 
al. (2010). В пространстве функций координатой является бесконечномер-
ный вектор, ассоциирующий каждый вход 
x
с выходом 
y
. В работе Erhan et 
al. (2010) производилось линейное проецирование на пространство высо-
кой размерности путем конкатенации значений 
y
для многих точек 
x
с по-
следующим нелинейным проецированием на плоскость методом Isomap 
(Тenenbaum et al., 2000). Цветом представлено время. Все сети инициа-
лизированы вблизи центральной точки графика (соответствует области 
в пространстве функций, где порождаются приблизительно равномерные 
распределения класса 
y
для большинства входов). С течением времени 
обучение сдвигает функцию наружу – туда, где предсказания увереннее. 
Обучение стабильно завершается в одной области, если предобучение 
применяется, и в другой – если не применяется. Метод Isomap стремится 
сохранить глобальные относительные расстояния (а стало быть, и объемы), 
поэтому небольшой размер области, соответствующей предобученным 
моделям, может указывать на то, что у оценки, полученной с применением 
предобучения, дисперсия меньше.
В работе Erhan et al. (2010) даны также некоторые ответы на вопрос о том, 
ког-
да
предобучение работает лучше всего, – среднее и дисперсия ошибки тестирова-
ния уменьшались тем сильнее, чем более глубокая сеть подвергалась предобучению. 
Следует помнить, что эти эксперименты проводились до того, как были изобретены 
и обрели популярность современные методы обучения очень глубоких сетей (блоки 
линейной ректификации, прореживание и пакетная нормировка), поэтому о совмест-
ном эффекте предобучения без учителя и современных подходов известно меньше.



Download 14,23 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   549   550   551   552   553   554   555   556   ...   779




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish