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a razão é diferente. redundância da rede.
E vamos descobrir o que é redundância de rede?)
Um encaixe essencialmente.
A adaptação é quando a amostra é muito pequena. A redundância da rede tem pouco efeito no encaixe.
Por que não exploramos o significado de redundância?)
Não há necessidade, já está claro que o número de camadas e pesos é muito grande.
Mas vou acrescentar à questão da adaptação... Uma rede redundante é como um sistema de 4 equações com duas incógnitas. Ou a rede aprenderá trivialmente todos os dados, ou a solução será correta, mas instável.
Um encaixe em essência.
Isto é compreensível. Como você determina a suficiência necessária de uma rede? Se houver redundância, existe suficiência?
Ou a rede aprenderá todos os dados.
Quantos dados a rede pode aprender?
Estamos falando de todas as redes ou MLPs?
Isto é compreensível. Como você determina a suficiência necessária de uma rede? Se houver redundância, existe suficiência?