Howtosignalprocessing
- Apa yang merupakan pelatihan akhir dari akhir?
- Apa yang merupakan pelatihan akhir dari CNN?
- Mengapa pelatihan akhir dari akhir penting?
- Bagaimana Anda menentukan kapan harus berhenti melatih jaringan saraf?
Apa yang merupakan pelatihan akhir dari akhir?
Pembelajaran end-to-end (E2E) mengacu pada pelatihan sistem pembelajaran yang mungkin kompleks yang diwakili oleh model tunggal (khususnya jaringan saraf yang dalam) yang mewakili sistem target lengkap, melewati lapisan menengah yang biasanya ada dalam desain pipa tradisional tradisional.
Apa yang merupakan pelatihan akhir dari CNN?
Prosedur ini melatih kedua komponen dalam dua fase yang sepenuhnya terpisah. Perlakukan seluruh arsitektur sebagai jaringan tunggal dan backpropagete gradien ke CNN sehingga juga dapat dilatih. Prosedur ini melatih kedua komponen secara bersamaan. Inilah yang kami sebut pelatihan ujung ke ujung.
Mengapa pelatihan akhir dari akhir penting?
Dalam semua contoh seperti itu, idenya adalah untuk membiarkan jaringan beralih dari data "Raw-EST" yang mungkin ke output akhir. Ini ditemukan berkinerja lebih baik. Pembelajaran ujung ke ujung mengurangi upaya desain manusia dan berkinerja lebih baik di sebagian besar aplikasi.
Bagaimana Anda menentukan kapan harus berhenti melatih jaringan saraf?
Hentikan pelatihan saat kesalahan generalisasi meningkat
Selama pelatihan, model ini dievaluasi pada dataset validasi holdout setelah setiap zaman. Jika kinerja model pada dataset validasi mulai menurun (e.g. kerugian mulai meningkat atau keakuratan mulai berkurang), kemudian proses pelatihan dihentikan.
