Múltiples preferencias 3 capas de profundidad

1. ¿Qué representa la salida Z_2 2 3 de acuerdo con la notación definida para DNN??
2. ¿Por qué necesitamos múltiples capas en el aprendizaje profundo??
3. ¿Cuántas capas debería tener una red neuronal profunda??

¿Qué representa la salida Z_2 2 3 de acuerdo con la notación definida para DNN??

¿Qué representa el outputz_2^[2] (3) z2 [2] (3) de acuerdo con la dentatación definida para DNN? A: Salida activada del 3er nodo en la segunda capa para la segunda muestra de entrenamiento X.

¿Por qué necesitamos múltiples capas en el aprendizaje profundo??

Básicamente, al agregar más capas ocultas / más neuronas por capa, agrega más parámetros al modelo. Por lo tanto, permite que el modelo se ajuste a funciones más complejas.

¿Cuántas capas debería tener una red neuronal profunda??

Si los datos son menos complejos y tienen menos dimensiones o características, las redes neuronales con 1 a 2 capas ocultas funcionarían. Si los datos tienen grandes dimensiones o características, para obtener una solución óptima, se pueden usar 3 a 5 capas ocultas.