Deep Learning Book
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Vimos anteriormente que a precisão da classificação com o dataset MNIST caiu para porcentagens em torno de 80%, quando usamos apenas 1.000 imagens de treinamento. Não é de surpreender que isso aconteça, uma vez que menos dados de treinamento significam que nossa rede será exposta a menos variações na forma como os seres humanos escrevem …
Dropout é uma técnica radicalmente diferente para regularização. Ao contrário da Regularização L1 e L2, o Dropout não depende da modificação da função de custo. Em vez disso, no Dropout, modificamos a própria rede. Deixe-me descrever a mecânica básica de Como Funciona o Dropout? antes de entender porque ele funciona e quais são os resultados. Suponha que …
Vimos no capítulo anterior que a regularização ajuda a reduzir o overfitting. Isso é encorajador, mas, infelizmente, não é óbvio porque a regularização ajuda a resolver o overfitting! Uma história padrão que as pessoas contam para explicar o que está acontecendo segue mais ou menos esse raciocínio: pesos menores são, em certo sentido, de menor …
Aumentar a quantidade de dados de treinamento é uma maneira de reduzir o overfitting. Mas existem outras maneiras de reduzir a extensão de ocorrência do overfitting? Uma abordagem possível é reduzir o tamanho da nossa rede. No entanto, redes grandes têm o potencial de serem mais poderosas do que redes pequenas e essa é uma …
O físico Enrico Fermi, ganhador do Prêmio Nobel de Física em 1938, foi questionado sobre sua opinião em relação a um modelo matemático que alguns colegas haviam proposto como a solução para um importante problema de física não resolvido. O modelo teve excelente performance no experimento, mas Fermi estava cético. Ele perguntou quantos parâmetros livres …
Nos últimos anos, modelos generativos baseados em aprendizado profundo ganharam cada vez mais interesse devido a (e implicando) algumas melhorias surpreendentes em Inteligência Artificial. Contando com uma enorme quantidade de dados, arquiteturas de rede bem projetadas e técnicas de treinamento inteligentes, os modelos generativos profundos demonstraram uma capacidade incrível de produzir peças de conteúdo altamente …
Ao treinar redes neurais, várias decisões precisam ser tomadas em relação às configurações (hiperparâmetros) usadas, a fim de obter um bom desempenho. Um desses hiperparâmetros é o número de épocas de treinamento: ou seja, quantas passagens completas do conjunto de dados (épocas) devem ser usadas? Se usarmos poucas épocas, poderemos ter problemas de underfitting (ou …