От подвала до облака: как обучить нейросеть в домашних условиях

[Ascard]

Сколько не читал подобных статей, ни в одной, вот честно - ни в одной, не видел объяснения почему была взята именно такая конфигурация слоёв и нейронов в них. Создаётся ощущение что это или сакральные знания доступ к которым могут получить не только лишь все, либо цифры берутся с потолка. А вот как хочется толковую статья где бы на пальца объяснялось когда и почему лучше взять, к примеру. не 1 скрытый слой а 5 и не 64 нейрона в нём а 256. Может есть у кого? Заранее благодарю.

[dev_method]

А дело так и обстоит на самом деле. Понимающих суть - единицы. Когда начал заниматься дообучением модели на специфических данных - понял что везде одни и теже статьи, одни и теже данные. Реально пришлось лезть в научные работы и вычитывать оттуда теорию.

[toroev]

Количество нейррнов во входном слое указывает на количество параллельно обрабатываемых данных. Мама на первый нейрон, мыла - на второй, раму - на третий. Скрытые слои предназанчены для обощения: процесс мытья, родственнники, и т.д. От колтчества скрытых слоев зависит точность захвата зависимостей. Соответсаенно количество нейронов скрытых слоев уменьшается в половину , так как каждый обобщает данные от предыдущих слоев. На выходе результат : на сколько классов ты хочешь поделить данные: 2,3 или более. Тут зависит как сеть обучается: с учителем классы известны, без учителя данныые разбиваются на кластеры, которые потом можно уже назвать самому.