архитектуры нейросети? Классифицирую изображения на 3 класса. Конкретно интересуют вопросы: 1) сколько и какой размерности выбирать слои 2) сколько должно быть скрытых слоев 3) что делать если на обучении accuracy топчется на одном месте
Бери resnet какой-нибудь
0) берешь самую крутую модель, обучаешь, оцениваешь ошибку 1) варьируешь, сравниваешь 2) варьируешь, сравниваешь 3) а) добавляешь слоев сети б) добавляешь данных в) уменьшаешь шаг обучения г) увеличиваешь шаг обучения (может застрять в "плохом" локальном минимуме, может помочь вышибить оттуда.
Обсуждают сегодня