Обучение нескольких нейросетей, работающих совместно

Question

[Сергей]

"Мощности" одной нейросети не хватает, решил попробовать последовательно несколько нейросетей. Суть вопроса в следующем: Есть ли модель обучения? И вообще не глупо ли это?)

Answer 1

[BelBES]

Не совсем понятно, что вы имеете в виду под "мощностью" нейросети которой не хватило, какой тип сетей вы используете, и какой алгоритм обучения.

Вообще в машинном обучении есть подход под названием Стэккинг - когда обучают несколько различных классификаторов, а потом при помощи какойто эвристики, или регрессии для выводов всех этих классификаторов получают один "усредненный" ответ. На kaggle такие стековые алгоритмы как правило занимают высшие места на всех чеденджах)

Comments

[Сергей]

Я накосячил в обучении, спасибо за наводку)

Answer 2

[xandox]

Дык если ты поставишь одну нейросеть позади другой - то у тебя получится нейросеть!
Алгоритм обучения будет тот же самый.

Comments

[Сергей]

Прикол в том, что в коробочных нейросетях нет алгоритма обучения нескольких нейросетей. Одна не справляется тк там сложное преобразование входящей инфы, и нейросеть не поддается обучению. Вот сейчас подумываю на разделение нагрузки и обучение каждой сети по отдельности

[xandox]

Дык, что бы поставить одну нейросеть за другой - это добавить слоев в первую, точнее выход первой есть вход для второй. Например было у тебя 3 9 2 и 2 10 2 стало 3 9 2 10 2. Но ты бы лучше задачу описал - может ты зря вообще где-то и или вообще нейросети используешь