Переобучение (или overfitting) в нейронных сетях — это важная проблема, с которой сталкиваются исследователи и разработчики при работе с глубоким обучением. Давайте рассмотрим это явление более подробно. Что такое переобучение в нейронных сетях? Переобучение возникает, когда модель нейронной сети обучается на тренировочных данных слишком интенсивно и начинает выражать шум или случайные вариации, которые не имеют отношения к реальным данным...

Хотите научиться обучать нейросеть на своих данных, но думаете, что это слишком сложно? На самом деле, с современными инструментами это доступно каждому! Давайте разберемся, как это сделать. Первым делом нужно собрать данные. Это может быть что угодно: фотографии, тексты, таблицы — все зависит от вашей задачи. Главное, чтобы данные были качественными и релевантными. Не ленитесь почистить их: удалите мусор, дубликаты и ошибки. Помните, качество данных определяет качество вашей будущей модели. Далее...