¿Cuándo es una red llamada capacitación de extremo a extremo??

1. ¿Qué es un entrenamiento de fin?
2. ¿Qué es el entrenamiento de final a extremo de CNN??
3. ¿Por qué es importante el entrenamiento de extremo a extremo??
4. ¿Cómo se determina cuándo dejar de entrenar una red neuronal??

¿Qué es un entrenamiento de fin?

El aprendizaje de extremo a extremo (E2E) se refiere a la capacitación de un sistema de aprendizaje posiblemente complejo representado por un solo modelo (específicamente una red neuronal profunda) que representa el sistema objetivo completo, evitando las capas intermedias generalmente presentes en los diseños de tuberías tradicionales.

¿Qué es el entrenamiento de final a extremo de CNN??

Este procedimiento entrena los dos componentes en dos fases completamente separadas. Trate toda la arquitectura como una sola red y backpropage los gradientes al CNN para que también pueda ser entrenado. Este procedimiento entrena los dos componentes simultáneamente. Esto es lo que llamamos capacitación de extremo a extremo.

¿Por qué es importante el entrenamiento de extremo a extremo??

En todos estos ejemplos, la idea es dejar que la red pase de los datos posibles de "estén en bruto" a la salida más final. Esto se encuentra que funciona mejor. El aprendizaje de extremo a extremo reduce el esfuerzo del diseño humano y funciona mejor en la mayoría de las aplicaciones.

¿Cómo se determina cuándo dejar de entrenar una red neuronal??

Deje de entrenar cuando aumenta el error de generalización

Durante el entrenamiento, el modelo se evalúa en un conjunto de datos de validación de Holdout después de cada época. Si el rendimiento del modelo en el conjunto de datos de validación comienza a degradarse (e.gramo. La pérdida comienza a aumentar o la precisión comienza a disminuir), luego se detiene el proceso de entrenamiento.