Любой, кто хоть раз обучал нейронки, знает, что принято на каждой эпохе шаффлить датасет, чтобы не повторялся порядок батчей. А зачем это делать? Обычно это объясняют тем, что шаффлинг улучшает генерализацию сетей, делает точнее эстимейт градиента на батчах и уменьшает вероятность застревания SGD в локальных минимумах. Здесь можно посмотреть визуализацию поведения градиентов батчей с шаффлингом и без шаффлинга. Ну и самый простой и традиционный для ML аргумент - наши эксперименты подтверждают, что отключение шаффлинга действительно ухудшает метрики, так что проверяйте, не забагован ли ваш трейн-луп
Поделиться ссылкой:
Интересные статьи
Интересные статьи
Конечно, вы и сами можете легко нагуглить ответы на этот вопрос, однако, как я обнаружил, большинство ответов, которые вы найдете, раскрывают эту тему чересчур поверхностно.В сегодняшнем вечно занятом...
Сегодня высокопроизводительные вычисления (HPC), искусственный интеллект (AI) и анализ данных (DA) пересекаются всё чаще и чаще. Дело в том, что для решения сложных проблем требуется комб...
Датчик углекислого газа Даджет KIT MT8057S давно зарекомендовал себя как достаточно надежный и недорогой прибор. Один недостаток, на мой взгляд — официально данные с него можно получа...
Это исчерпывающее руководство по обеспечению надёжности в JavaScript и Node.js. Здесь собраны десятки лучших постов, книг и инструментов.
Сначала разберитесь с общепринятыми методиками тести...
Все мы участвовали в опросах, онлайн или в реальной жизни. А когда начинаем новый проект, то без опросов не обойтись. Но иногда есть результаты опросов, с которыми непонятно что делать, кроме как...