Какой из следующих методов помогает избежать застревания алгоритма градиентного спуска в локальных минимумах?
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина направлена на изучение ключевых принципов и методов, применяемых в современной практике. В рамках курса рассматриваются теоретические основы, а также их практическое применение для решения актуальных задач. Особое внимание уделяется развитию аналитических навыков и умению работать с информацией. Программа включает как лекционные занятия, так и практические работы, позволяющие закрепить полученные знания. Дисциплина способствует формированию профессиональных компетенций, необходимых для дальнейшей деятельности в данной области.
Варианты ответа:
- Использование малой скорости обучения
- Увеличение количества слоев в нейронной сети
- Использование Momentum или Adam
- Уменьшение количества эпох обучения
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Что такое идентификация динамической системы?
- Какая модель использует прошлые значения выхода системы в качестве входов нейронной сети для идентификации динамической системы?
- В какой модели для идентификации динамических систем используются как прошлые значения входа, так и прошлые значения выхода, причём все прошлые выходы берутся из модели, а не из реальной системы?
- Какая архитектура нейронной сети лучше всего подходит для моделирования систем с памятью?
- Что такое нейросетевое моделирование нелинейных объектов управления?