Ciò contrasta con una rete stocastica (o una rete probabilistica), in cui l'output è influenzato da elementi casuali, il che significa che lo stesso input può portare a output diversi su corse diverse.
Ecco una rottura:
* Network deterministiche: Queste reti sono prevedibili. Una volta fissata l'architettura (pesi, strati, funzioni di attivazione ecc.), La risposta a un determinato input è sempre la stessa. Sono deterministiche le reti neurali di mangime tradizionali con pesi fissi.
* Network stocastiche: Queste reti incorporano casualità, spesso attraverso tecniche come l'abbandono (ignorando temporaneamente i neuroni durante l'allenamento), aggiungendo rumore agli input o pesi o usando funzioni di attivazione stocastica. Questa casualità può migliorare la generalizzazione e la robustezza, ma rende l'output meno prevedibile per un determinato input.
Implicazioni:
* Riproducibilità: Le reti deterministiche sono altamente riproducibili. Gli stessi risultati possono essere raggiunti ripetutamente.
* Debug: Più facile da debug perché il comportamento è coerente e prevedibile.
* Allenamento: Potrebbe convergere più lento o rimanere bloccato in Optima locale rispetto alle reti stocastiche in alcuni casi.
* Generalizzazione: A volte può portare a un eccesso di everfitting se non attentamente progettato.
In sintesi, la differenza chiave sta in presenza o assenza di casualità nel funzionamento della rete. La scelta tra una rete deterministica e stocastica dipende dall'applicazione specifica e dai suoi requisiti per la prevedibilità, la robustezza e la capacità di generalizzazione.
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