2. Гуглим что такое примеры преобучения нейронное сети. Урок №2

Что такое недообучение нейронной сети на графике? Что есть оптимальное обучение нейронной сети на графике? Что такое переобучение нейронной сети на графике? Теория Причины переобучения нейронной сети 1. Маленькая база 2. Плохо собранная база 3. Расбалансировка базы 4. Слишком сложная архитектура НС Как бороться с переобучением? 1.Увеличивать базу 2.Чистить базу 3.Делать проще архитектуру 4.Делать проще параметризацию данных 5.Нормировать данные (преобразовавать в адекватный вид) - Данные в диапозоне 0 до 1 - Данные со среднем значением 0 и стандартным отклонением 6. Отключать нейроны (Dropout) (Dense(800, input_dim=784, activation=“relu“)) (Dropout(0.2)) (Dense(10, acrivation=’soxtmax’)) 7. Использовать BatchNormalization 8. Уменьшения шага обучения 9. Разделение данных на три набора Обучающая Проверочная Тестовая