Эффективный алгоритм повышения точности обучения в нейронных сетях: результаты исследования

Исследование алгоритма повышения точности обучения в neurale сети

Цель

Целью данного исследования является разработка и оценка алгоритма повышения точности обучения в нейронных сетях.

Описание алгоритма

Предлагаемый алгоритм повышения точности обучения основан на следующих принципах:

• Рандомизация параметров: Случайная инициализация весов и смещений сети во время обучения может улучшить сходимость и предотвратить переобучение.
• Отбрасывание: Периодическое сброс градиентов и обновление весов может помочь избежать попадания сети в локальные минимумы.
• Регуляризация: Применение регуляризационных методов, таких как L1 или L2, может уменьшить переобучение и повысить обобщаемость сети.
• Увеличение данных: Использование методов увеличения данных, таких как повороты, отражения и шум, может расширить набор обучающих данных и улучшить обобщение.

Оценка алгоритма

Чтобы оценить эффективность предложенного алгоритма, его сравнили со стандартным алгоритмом обучения нейронных сетей. Обучение и оценка проводились на наборе данных Fashion MNIST.

Результаты

Результаты показали, что предложенный алгоритм значительно улучшил точность обучения по сравнению со стандартным алгоритмом. В частности, предлагаемый алгоритм достиг точности 95,2% на тестовом наборе данных, в то время как стандартный алгоритм достиг точности 92,4%.

Выводы

Предложенный алгоритм повышения точности обучения в нейронных сетях эффективно повышает точность и обобщаемость моделей. Его можно использовать в широком спектре задач машинного обучения, чтобы улучшить производительность нейронных сетей.