Все гиперпараметры нейронной сети: разбор

В нейронных сетях множество параметров, которые необходимо правильно настроить для достижения наилучшей производительности. Хотя некоторые из них понятны и просты в выборе (например, количество нейронов во входном слое), существует множество более сложных гиперпараметров, влияющих на результат работы модели (например, количество слоев, размер пакета или инициализация весов). В этом уроке мы рассмотрим все возможные гиперпараметры и на высоком уровне разберемся, что они означают и как влияют на производительность сети. В следующих уроках мы углубимся в детали этих гиперпараметров. Предыдущий урок:    • How to Evaluate Neural Network Performance   Следующий урок:    • How Many Hidden Layers and Neurons does a ...   📙 Здесь вы найдете конспект урока, в котором в виде диаграмм и визуализаций обобщен весь материал, изученный в этом курсе. Вы можете получить его здесь 👉 https://misraturp.gumroad.com/l/fdl 👩‍💻 Вы можете получить доступ ко всему коду, который я разрабатываю в этом курсе, здесь: https://github.com/misraturp/Deep-lea... ❓Чтобы получить максимальную пользу от курса, не забудьте ответить на вопросы в конце модуля: https://fishy-dessert-4fc.notion.site... 👉 Вы можете найти ответы Здесь: https://fishy-dessert-4fc.notion.site... РЕСУРСЫ: 🏃‍♀️ Мини-курс по основам Data Science: https://misraturp.gumroad.com/l/kick-... 🐼 Шпаргалка по Pandas: https://misraturp.gumroad.com/l/pandascs 📙 Основы глубокого обучения на 25 страницах: https://misraturp.gumroad.com/l/fdl 🌎 Веб-сайт - https://misraturp.com/ 🐥 Twitter -   / misraturp