Прореживание весов
Проект с пингвинами
Проект использует 342 записи Palmer с нужными измерениями: 240 для обучения, 102 для проверки. Выбранные примеры для обучения определяют масштабирование и параметры модели. Исходный CSV
Этот проект обучает веса с помощью softmax, в отличие от лаборатории на главной странице, где используются ближайшие средние по видам. Те же измерения пингвинов, но разные методы классификации. Предсказания могут различаться.
Прореживание · Описывает удаление весов сети и связанные границы ошибки.
Проект использует линейное правило с двумя признаками. Обученные веса дают оценки или нормированную массу.
Рассмотрите понятие рядом с проектом: предположения источника могут отличаться. Эти наблюдения не доказывают теорему.
Вход: 12 × 2; Проверка на новых данных: 102 · #58 · 40.6 мм, 193 мм. Известный ответ: Адели; Прогноз: Адели · [≈0,7383; ≈0,2444; ≈0,01737].
Используется в разделах источника: 6.5 Удаление связей
Сохраните выбранные выходные веса и замените остальные нулями.
Прореживание удаляет некоторые связи или элементы сети.
Пример формулы источника
Иллюстрация · Эта выбранная вручную маска иллюстрирует прореживание. Она не устанавливает оценку ошибки из источника и не выбирает оптимальную маску.
Пример формулы источника
Этот пример использует свои входные данные и предположения. Его изменение не меняет проект.
Измените значение или код и запустите пример. Это конечная иллюстрация, а не доказательство теоремы.
Поток данных в этом примере
Код изменён. Сбросьте его, чтобы вернуть схему примера.
Вы выбираете
input.first= 1
Начальные значения в коде
keep=[true, false, true]
Вычисляется здесь
Выражение результата: { before: weights, after: weights.map((weight, i) => (keep[i] ? weight : 0)) }
weights=[input.first, 2, -1]Использует:input.first
Возвращает
before- массив (3 элементов): [1, 2, -1]
after- массив (3 элементов): [1, 0, -1]
Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.
Результат
Техническая формулировка
Измените входное значение и снова запустите тот же код. Отображаемый результат использует значения, показанные выше.
Источник: Прореженные веса