До проблеми локальних мінімумів при навчанні глибоких нейронних мереж
Loading...
Date
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
DOI
Abstract
В роботі розглянута проблема локальних мінімумів при навчанні повнозв’язних штучних нейронних мереж, що виявляється у завмиранні навчання в області нераціональних або неприйнятних рішень. Виконано порівняльний аналіз стану мережі при потраплянні у локальний мінімум для нейронних мереж з різною кількістю шарів. На основі результатів аналізу запропонована модель навчання, що дозволяє зменшити вплив локальних мінімумів на процес навчання глибоких нейронних мереж шляхом визначення нейронів, що обумовлюють завмирання процесу навчання, і їх модифікації для виходу з локального мінімуму. Показані результати практичної апробації розробленої моделі.
Description
Гайда, А. Ю. До проблеми локальних мінімумів при навчанні глибоких нейронних мереж = To the problem of local minima in learning deep neural networks / А. Ю. Гайда, Г. С. Морозова, Є. Є. Лученков // Матеріали ХV міжнар. наук.-техн. конф. "Інновації в суднобудуванні та океанотехніці". – Миколаїв : НУК, 2024. – С. 975–980.
Keywords
штучна нейронна мережа , глибока нейронна мережа , навчання штучної нейронної мережі , локальний мінімум , глобальний мінімум , «Іриси Фішера» , «Червоне вино» , artificial neural network , deep neural network , artificial neural network training , local minimum , global minimum , “Fisher irises” , “Red wine”