Я самостоятельно обучал нейронную сеть и могу с уверенностью сказать, что одна из важнейших вещей, которую нужно избегать при обучении, это сильное расхождение значений ошибок на обучающей и проверочной выборках.
Почему это так важно? Когда значения ошибок на этих двух выборках сильно расходятся, это означает, что модель является переобученной. Переобучение происходит, когда нейронная сеть ″запоминает″ обучающие данные вместо того, чтобы обобщать эти данные и делать правильные прогнозы на новых данных. В результате, когда модель сталкивается с новыми данными, она может давать сильно искаженные результаты.
Чтобы избежать сильного расхождения значений ошибок, можно использовать такие методы, как регуляризация и выпадение (dropout). Регуляризация позволяет ограничить параметры модели и уменьшить переобучение. Выпадение случайным образом ″выключает″ некоторые нейроны во время обучения, что помогает нейронной сети лучше обобщать данные.
Однако, другие варианты ответов могут быть недопустимыми при обучении нейронной сети. Например, слишком сильное сближение значений ошибок на тестовой и проверочной выборках может говорить о недообученности модели. Если модель недообучена, она не сможет адекватно обобщать данные и давать правильные результаты на новых данных.
Короче говоря, чтобы нейронная сеть работала эффективно, нужно избегать сильного расхождения значений ошибок на обучающей и проверочной выборках. Правильное балансирование между переобучением и недообучением, а также использование соответствующих методов регуляризации, поможет достичь хороших результатов при обучении нейронной сети.