► 25. Dropout - борьба с переобучением | Курс Нейронные Сети.

✅ Курсы с задачами: ✅ Telegram группы: ================================================= Этот курс познакомит вас с ключевыми концепциями нейронных сетей — от простых перцептронов до методов глубокого обучения. Мы разберём основные архитектуры (MLP, CNN и трансформеры), принципы обучения, оптимизации и регуляризации. В каждом видео будут понятные визуализации и пошаговые объяснения, чтобы вы быстро могли применять полученные знания. Курс подойдёт разработчикам, студентам и всем, кто хочет решать задачи компьютерного зрения, обработки текста и прогнозирования. По итогам вы сможете строить, обучать и оценивать собственные нейросети и интегрировать их в проекты. ================================================= В этом видео мы научимся определять, как хорошо обучилась нейронная сеть. В этом нам помогут метрики Precision, Recall, accuracy, F1-score, ROC-AUC. Тайм-коды: 00:00 - Введение. 00:22 - Причины переобучения. 01:12 - Способы борьбы с переобучением. 03:03 - Dropout. 05:03 - Реализация. Теги: #нейросеть