Оптимизация параметров обучения нейросетевой системы обработки информации таможенного контроля

Авторы

  • Б И Мороз
  • С Н Коноваленко

DOI:

https://doi.org/10.20998/2411-0558.2013.39.17

Аннотация

Рассмотрены аспекты повышения качества обучения нейронных сетей типа многослойный персептрон, за счет анализа и корректировки таких параметров, как шаг обучения градиентного метода, объём входного вектора, параметр регуляризации. Графически показаны возможные зависимости целевой функции от этих параметров и приведены средства уменьшения негативного влияния определенной ситуации. Ил.: 3. Библиогр.: 9 назв

Загрузки

Выпуск

Раздел

Информационные технологии