Dropout katmani ne ise yarar?

[Admin]

Dropout katmanı ne işe yarar?​

Kısaca özetlemek gerekirse eğitim sırasında aşırı öğrenmeyi(overfitting) engellemek için bazı nöronları unutmak için kullanılanılır diyebiliriz. Eğer ağınız çok büyükse, çok uzun süre eğitim yapıyorsanız veya veri sayınız çok az ise aşırı öğrenme riski taşıdığınızı unutmamanız gerekir.
Sequential Python nedir?
Sequential, Keras’ta bir model oluşturmanın en kolay yoludur. Katman ile bir model katman oluşturmanıza izin verir. Her katmanın aşağıdaki katmanı gösteren ağırlıklara sahiptir. Modelimize katman eklemek için ‘add ()’ işlevini kullanıyoruz.

Rnn nerelerde kullanılır?​

Genel Bakış
Gradient Descent algoritması nedir?
bir fonksiyonun bir noktadaki gradyani fonksiyonun maksimum artis gosterdigi yonu gosterir. dolayisiyla gradyan boyunca gidildiginde fonksiyon artar, zit yonunde gidildiginde ise fonksiyon azalir. bu prensibe dayanan birinci dereceden optimizasyon algoritmalarina ingilizce’de gradient descent denir.

Softmax katmanı nedir?​

3.7 Softmax Çoğu zaman çoklu Sigmoid olarak da bilinen bu fonksiyon, çok sınıflı hedef değişkeni içeren sınıflandırma problemleri (multi-class classification) için uygun bir aktivasyon fonksiyonudur. Softmax, çıktı olarak her sınıfa ait olasılık sonucu döndürür.
Dropout tekniği nedir?
Dropout tekniği genelde tam bağlı katmanlarda (fully-connected layer) sonra kullanılır. Dropout kullanılarak fully-connected layerlardaki bağlar koparılır. Böylece node’lar birbiri hakkında daha az bilgiye sahip olur ve bunun doğal sonucu olarak node’lar birbirlerinin ağırlık değişimlerinden daha az etkilenirler.

Epoch Python nedir?​

Eğitim Tur (Epoch) Sayısı Daha sonra yeni eğitim kümesi ile model tekrar eğitilip ağırlıklar tekrar güncellenir. Bu işlem her bir eğitim adımında tekrarlanarak model için en uygun ağırlık değerleri hesaplanmaya çalışılır. Bu eğitim adımlarının her birine “epoch” denilmektedir.
Deep Learning ile neler yapılabilir?
Derin Öğrenme Nedir ve Nasıl Çalışır? Derin Öğrenme bir makine öğrenme yöntemidir. Verilen bir veri kümesi ile çıktıları tahmin edecek yapay zekayı eğitmemize olanak sağlar. Yapay zekayı eğitmek için hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme kullanılabilir.

RNN nedir Deep Learning?​

Tekrarlayan sinir ağları (RNN), düğümler arasındaki bağlantıların yönlendirilmiş bir döngü oluşturduğu yapay sinir ağı sınıfıdır. Bu, dinamik zamansal davranış sergilemesine izin verir.
Gradient Descent neden kullanılır?
Gradient Descent (Gradyan Azalma), rastgele alınan değişkenlerle başlayarak global minimum değerine ulaşmayı amaçlar. Adım adım anlatmak gerekirse: 1-) Her parametre için Kayıp Fonksiyonun (loss function) türevini al. 2-) Parametreler için rastgele değerler topla ve toplanan değerleri parametrelere gönder.

Stochastic Gradient Descent Classifier nedir?​

Stochastic Gradient Descent (SGD), (lineer) Destek Vektör Makineleri ve Lojistik Regresyon gibi konveks kayıp fonksiyonları altında lineer sınıflandırıcıların ayırt edici öğreniminde basit ama çok etkili bir yaklaşımdır.
Softmax ne yapar?
Softmax Fonksiyonu: Çoklu sınıflandırma problemleri için kullanılan bu fonksiyon, verilen her bir girdinin bir sınıfa ait olma olasılığını gösteren [0,1] arası çıktılar üretmektedir.

Optimizer adam nedir?​

Adam veya adaptif momentum AdaDelta’ya benzer bir algoritmadır. AdaDelta’dan farklı olarak parametrelerin her birinin öğrenme oranlarının yanısıra momentum değişikliklerini de önbellekte (cache) saklar; yani RMSprop ve momentumu birleştirir. Adaptif algoritmalar hız açısından SGD’den daha iyi performans göstermektedir.
Hiperparametreler nelerdir?
Ne olması gerektiği, modeli tasarlayan kişiye bırakılmış, probleme, veri setine göre değişiklik gösteren parametreler hiper-parametre (hyperparameters) olarak adlandırılmaktadır. Modelin yüksek başarım sağladığı birbirinden farklı hiper parametre grupları olabilmektedir.