Uczenie głębokie od zera

Rozdział 4. Rozszerzenia

W poprzednim rozdziale, po dwóch rozdziałach, w których dochodziliśmy na podstawie podstawowych zasad do tego, czym są i jak powinny działać modele z dziedziny deep learning, wreszcie zbudowaliśmy pierwszy taki model i nauczyliśmy go rozwiązywać stosunkowo prosty problem prognozowania cen domów na podstawie cech liczbowych. Jednak w większości praktycznych problemów skuteczne uczenie modeli z dziedziny deep learning nie jest tak proste. Choć możliwe jest, że te modele potrafią znaleźć optymalne rozwiązanie każdego zadania, jakie można przedstawić w formie problemu z obszaru uczenia nadzorowanego, w praktyce często zawodzą. Niewiele jest teoretycznych gwarancji, że dana architektura modelu rzeczywiście znajdzie dobre ...