Video: ¿Qué es la poda en el aprendizaje profundo?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
Poda es una técnica en aprendizaje profundo que ayuda en el desarrollo de más pequeños y más eficientes Redes neuronales . Es una técnica de optimización del modelo que implica eliminar valores innecesarios en el tensor de peso.
Teniendo esto en cuenta, ¿qué es la poda en la red neuronal?
Que es Poda de redes neuronales . Simplemente pon, poda es una forma de reducir el tamaño del red neuronal a través de la compresión. Después de la la red está previamente entrenado, luego se ajusta para determinar la importancia de las conexiones.
Además de lo anterior, ¿por qué es importante Sparity? La escasez es importante Por muchas razones. Está importante tener la menor cantidad posible de neuronas disparando en un momento dado cuando se presenta un estímulo. Esto significa que un sistema disperso es más rápido porque es posible hacer uso de ese escasez para construir algoritmos especializados más rápidos.
Teniendo esto en cuenta, ¿qué es la poda en el aprendizaje automático?
Poda es una técnica en aprendizaje automático y algoritmos de búsqueda que reducen el tamaño de los árboles de decisión al eliminar secciones del árbol que proporcionan poca capacidad para clasificar instancias. Poda reduce la complejidad del clasificador final y, por lo tanto, mejora la precisión predictiva mediante la reducción del sobreajuste.
¿Por qué son importantes las redes neuronales?
Ventajas clave de Redes neuronales : Las RNA tienen la capacidad de aprender y modelar relaciones complejas y no lineales, lo cual es realmente importante porque en la vida real, muchas de las relaciones entre entradas y salidas son complejas y no lineales.
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