Задать вопрос
@vivi_r

Как уменьшить размерность задачи для обучения нейронной сети?

Входные данные - матрица 70х80, заполненная 0 и 1. Выходные - вектор из 6 значений, показывающий, какому из 6 заданных классов вероятнее всего принадлежит матрица. При использовании построчной суммы или суммы по столбцам получается, что на входном слое НС должно быть 76(86) нейронов. Каким образом можно уменьшить размерность задачи?
  • Вопрос задан
  • 114 просмотров
Подписаться 1 Простой 2 комментария
Помогут разобраться в теме Все курсы
  • Яндекс Практикум
    Специалист по Data Science плюс
    17 месяцев
    Далее
  • Skillbox
    Профессия Machine Learning Engineer
    12 месяцев
    Далее
  • Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
    Глубинное обучение
    10 недель
    Далее
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@ivodopyanov
NLP, python, numpy, tensorflow
Можно попробовать что-нибудь стандартное типа PCA. Но лучше бы получить информацию о характере возможного заполнения матрицы и попридумывать свои фичи. Построчная сумма - один из вариантов.

Входной слой в 5000 нейронов - это еще не значит, что размерность надо уменьшать. Её надо уменьшать, если из-за длины вектора обучение длится неприемлимо долго.
Ответ написан
Комментировать
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Похожие вопросы