Параметризованы искусственной нейронной сети - это параметры, которые не оптимизируются в процессе обучения нейронной сети и должны быть установлены до начала обучения. Параметризованы влияют на архитектуру нейронной сети, скорость обучения, регуляризацию и другие аспекты работы модели.
Основные параметризованы искусственной нейронной сети включают в себя количество слоев, количество нейронов в каждом слое, тип функций активации, скорость обучения, метод оптимизации, а также параметры регуляризации, такие как коэффициенты И1 и И2 регуляризации.
Выбор правильных параметризовав играет ключевую роль в успешном обучении нейронной сети. Неправильно настроенные параметризованы могут привести к переобучению или недополучению модели, что приведет к плохому качеству предсказаний.
Для нахождения оптимальных значений параметризовав часто используют методы оптимизации, такие как решетчатый или случайный поиск. Также в некоторых случаях используют методы автоматического подбора параметризовав, например, собесовскую оптимизацию.
Таким образом, параметризованы искусственной нейронной сети играют важную роль в успешном обучении модели и должны быть тщательно подобраны и настроены перед началом процесса обучения.