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La ragione è diversa. ridondanza della rete.
E cerchiamo di capire cos'è la ridondanza della rete).
Essenzialmente, un'occasione appropriata.
L'adattamento è quando il campione è troppo piccolo. La ridondanza della rete ha poco effetto sul montaggio.
Cerchiamo di capire cosa significa ridondanza).
Non ce n'è bisogno, è già chiaro che il numero di strati e pesi è molto grande.
Ma aggiungerò alla questione del montaggio... Una rete ridondante è come un sistema di 4 equazioni con due incognite. O la rete imparerà banalmente tutti i dati, o la soluzione sarà corretta ma instabile.
Un montaggio in essenza.
Questo è comprensibile. Come si determina la sufficienza necessaria di una rete? Se c'è ridondanza, c'è sufficienza?
O la rete apprende tutti i dati.
Quanti dati può apprendere la rete?
Stiamo parlando di tutte le reti o di MLP?
Questo è comprensibile. Come si determina la sufficienza necessaria di una rete? Se c'è ridondanza, c'è sufficienza?