Резюме:

В статье рассмотрены особенности адаптации ядер свертки в процессе обучения нейронных сетей. Формирование значений весовых коэффициентов происходит на основе оценки вклада отдельных компонентов исходного изображения. Показано, что процесс адаптации параметров нейронной сети в стадии обучения есть последовательное распределение факторных нагрузок, обеспечивающее максимальную общность и минимальное значение целевой функции ошибок. Сложность процесса адаптации предложено оценивать с использованием понятия колмогоровской сложности объекта. Рассмотрено применение оценок сложности на простейшем примере построения нейронной сети для распознавания изображения стилизованных цифр.

Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, адаптация параметров, колмогоровская сложность

Комментарии (0)