Page 28 - ИССЛЕДОВАНИЯ И ИННОВАЦИИ СИНЕРГИЯ ЗНАНИЙ И ПРАКТИКИ ч1

II Международная научно-практическая конференция

• Метод мини-батчей: Значения веса обновляются после

обработки небольших пакетов данных, чтобы обеспечить баланс между

точностью и скоростью.

• Адаптивные методы (AdaGrad, RMSprop, Adam):

Автоматически регулирует скорость обучения для каждого веса на

основе его прошлых градиентов [4, с. 67].

Проблемы и решения

Обучение многослойных нейронных сетей сопровождается

рядом проблем:

• Переобучение: Когда модель слишком хорошо согласуется

с данными обучения, но плохо сочетается с новыми данными. Решение:

использовать регуляризацию, dropout [3, с. 155].

• Затухание и взрыв градиентов: Происходит в глубоких сетях,

когда градиенты становятся слишком малыми или слишком большими.

Решение: использование нормализации, таких как Batch Normalization,

и других архитектур, таких как LSTM и ResNet [4, с. 90].

• Выбор гиперпараметров: Выбор оптимальных
гиперпараметров, таких как скорость обучения, количество слоев

и нейронов в каждом слое, может занять много времени. Решение:
автоматизированные методы поиска, такие как Grid Search и Random

Search [1, с. 305].
Дополнительные методы улучшения обучения

Помимо традиционных методов, существуют и другие техники,

направленные на повышение эффективности обучения:

• Transfer Learning: Использование готовых моделей, чтобы

ускорить обучение и повысить точность.

• Data Augmentation: Увеличение объема данных за счет

искусственного расширения, что предотвратит переподготовку.

28