231 подписчик
Мы писали уже много достоинств нейросетей и развития будущего с их помощью. Но теперь думаю стоит написать и о недостатках
Хотя искусственные нейронные сети имеют много преимуществ, они также имеют свои недостатки. Например, возникает проблема насыщения сети, когда градиенты активационной функции становятся очень маленькими, когда значения сигналов становятся большими. Это затрудняет подбор оптимальных коэффициентов в сети. Большинство методов проектирования нейронных сетей основаны на эвристических подходах, что означает отсутствие единственно верных решений. Создание и настройка моделей требует много времени и усилий.
Также возникают проблемы при подготовке обучающих данных из-за ограниченного доступа к материалам. Обучение нейронной сети может привести к тупиковым точкам, и сам процесс требует значительного времени.
Поведение нейронной сети после дообучения может быть непредсказуемым, а использование коммерческих продуктов, основанных на нейронных сетях, может быть затруднено из-за их высокой стоимости.
Еще одним недостатком нейронных сетей является то, что они являются аппроксиматорами и не вычисляют целевую функцию напрямую. Вместо этого, они подбирают функции, которые могут приблизиться к исходным данным. В результате выходные данные нейронной сети всегда содержат ошибку, которую заранее неизвестно, но ее можно уменьшить в процессе обучения.
Основной недостаток переобучения нейронной сети заключается в том, что она "запоминает" ответы, вместо того, чтобы выявлять общие закономерности, как делает человек.
Нейронные сети можно назвать "черными ящиками", так как мы не можем получить информацию о том, как сеть пришла к определенному решению. Кроме того, нейронные сети не могут развивать навыки и использовать их в изменчивых условиях.
В общем, это некоторые из недостатков искусственных нейронных сетей, которые нужно учитывать при их использовании.
1 минута
23 июня 2023