Вы разрабатываете нейронную сеть для классификации изображений с помощью библиотеки TensorFlow. Вам необходимо выбрать функцию активации для скрытых слоев нейронной сети. Какую функцию активации Вы выберете и почему?
🧠 Тематика вопроса:
Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.
Варианты ответа:
- Сигмоидальная функция активации (sigmoid), потому что она позволяет получить значения в интервале 0, 1, что удобно при решении задач классификации.
- Гиперболический тангенс (tanh), потому что она тоже позволяет получить значения в интервале -1, 1, что может быть полезно при решении задач симметричной классификации.
- Функция активации ReLU (Rectified Linear Unit), потому что она способна оперативно считать градиенты, обеспечивая более быструю сходимость при обучении нейросети.
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Вы работаете в компании по разработке программного обеспечения для распознавания изображений. Вашей задачей является выбрать подходящую модель нейронной сети для классификации изображений. Вам предоставлены следующие варианты моделей: Рекуррентная нейронная сеть (RNN) Сверточная нейронная сеть (CNN) Генеративно-состязательная нейронная сеть (GAN) Какую модель нейронной сети Вы выберете?
- Вы являетесь разработчиком нейронной сети для распознавания изображений. Ваша нейронная сеть имеет слишком высокую вычислительную сложность и требует много ресурсов для обучения и работы. Какую оптимизацию. Вы можете предложить для улучшения производительности нейросети?