Actualmente estoy trabajando en implementar el Descenso de gradiente estocástico SGD, para redes neuronales que usan propagación hacia atrás, y aunque entiendo su propósito, tengo algunas preguntas sobre cómo elegir valores para la tasa de aprendizaje. ¿La tasa de aprendizaje está relacionada con...
La lógica a menudo establece que al equipar un modelo de manera insuficiente, aumenta su capacidad de generalizar. Dicho esto, claramente en algún momento la falta de adecuación de un modelo hace que los modelos empeoren independientemente de la complejidad de los datos. ¿Cómo sabe cuándo su...
He notado que términos como hiperparámetro modelo y parámetro modelo se han usado indistintamente en la web sin aclaración previa. Creo que esto es incorrecto y necesita explicación. Considere un modelo de aprendizaje automático, un clasificador basado en SVM / NN / NB o un reconocedor de imágenes,...
Soy un principiante en redes neuronales y he tenido problemas para comprender dos conceptos: ¿Cómo se decide el número de capas intermedias que tiene una red neuronal dada? 1 vs 10 o lo que sea. ¿Cómo se decide el número de neuronas en cada capa intermedia? ¿Se recomienda tener un número igual de...
LDA tiene dos hiperparámetros, ajustarlos cambia los temas inducidos. ¿Qué aportan los hiperparámetros alfa y beta a LDA? ¿Cómo cambia el tema si uno u otro hiperparámetro aumenta o disminuye? ¿Por qué son hiperparamters y no solo
De Keras RNN Tutorial: "Los RNN son complicados. La elección del tamaño del lote es importante, la elección de la pérdida y el optimizador es crítica, etc. Algunas configuraciones no convergen". Entonces, esta es una pregunta más general sobre cómo ajustar los hiperparámetros de un LSTM-RNN en...
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la...
Entiendo cómo se usa un modelo oculto de Markov en secuencias genómicas, como la búsqueda de un gen. Pero no entiendo cómo llegar a un modelo particular de Markov. Quiero decir, ¿cuántos estados debe tener el modelo? ¿Cuántas transiciones posibles? ¿Debería el modelo tener un bucle? ¿Cómo sabrían...
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Aquí encontrará una descripción general del proceso de optimización de hiperparámetros en scikit-learn . La búsqueda exhaustiva de la cuadrícula encontrará el conjunto óptimo de hiperparámetros para un modelo. La desventaja es que la búsqueda exhaustiva en la red es lenta. La búsqueda aleatoria...