Dropout () ne ise yarar?

[Admin]

Dropout ne işe yarar?​

Kısaca bahsedelim; Dropout Katmanı ; Ağ içindeki bazı bağlantıların kaldırılmasıyla eğitim performansı artacağı varsayılıyor. Dropout katmanına 0 dan büyük 1 den küçük bir oran veriyorsunuz. Eğitim esnasında bu oran miktarındaki bağlantıyı rastgele kapatıyor.

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.
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.
Overfitting nasıl anlaşılır?
Eğer modelimiz, eğitim için kullandığımız veri setimiz üzerinde gereğinden fazla çalışıp ezber yapmaya başlamışsa ya da eğitim setimiz tek düze ise overfitting olma riski büyük demektir.

CNN modeli nedir?​

CNN Mimarisi Nedir? CNN genellikle görüntü işlemede kullanılan ve girdi olarak görselleri alan bir derin öğrenme algoritmasıdır. Farklı operasyonlarla görsellerdeki featureları (özellikleri) yakalayan ve onları sınıflandıran bu algoritma farklı katmanlardan oluşmaktadır.

Deep learning neden önemlidir?​

Derin öğrenme, çoklu işleme katmanlarından oluşan hesaplama modellerinin, birden fazla soyutlama seviyesine sahip verilerin temsillerini öğrenebilmesini sağlar. Daha sonra çok katmanlı yaklaşım, temsil öğrenimi ve soyutlama üzerinden tanımlandı.
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.
Rnn modeli nedir?
Tekrarlayan sinir ağları (RNN), düğümler arasındaki bağlantıların yönlendirilmiş bir döngü oluşturduğu yapay sinir ağı sınıfıdır. Bu, dinamik zamansal davranış sergilemesine izin verir.