KAPITEL 2

Fehlerbehebung

Deep-Learning-Modelle werden oft als Blackbox behandelt. Auf der einen Seite stecken wir die Daten hinein, und auf der anderen Seite kommt die Lösung heraus, ohne dass wir uns darum kümmern müssen, wie das Netzwerk eigentlich arbeitet. In der Tat sind neuronale Netze bemerkenswert gut darin, Muster in komplizierten Eingabedaten zu finden. Das Netzwerk als Blackbox zu behandeln, hat jedoch den Nachteil, dass es nicht immer offensichtlich ist, was zu tun ist, wenn man feststeckt.

Ein wesentliches Ziel der meisten hier beschriebenen Techniken besteht darin, dass das Netzwerk verallgemeinern soll, statt die Daten auswendig zu lernen. Es lohnt sich, über die Frage nachzudenken, warum neuronale Netze überhaupt verallgemeinern. ...

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