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Boa noite!
Aula “Ajuste dos pesos 1 (Redes neurais artificiais)”
Para atualização dos pesos até os erros serem pequenos, por que aplicamos a fórmula somente no registro que ficou errado?
Se houvesse mais de um registro com erro, aplicaria a fórmula para ele também? Se sim, qual o peso utilizar se o resultados fossem diferentes?
A taxaAprendizagem pode ser definida com qualquer valor? Existe alguma regra?
Obrigado!
Olá Rogério,
Até seria possível aplicar somente nos registros errados, pois para aqueles que a rede acertou o erro é igual a 0 e os cálculos ficam zerados, mas como matematicamente a rede neural trabalha com cálculos matriciais e não vetoriais, ou seja, os registros são apresentados em batches, mais de um cada vez, na prática nós calculamos independentemente de ter acertado ou errado. Neste caso, o comum é “sumarizar” o erro do batch com o erro médio, e fazer os cálculos de backpropagation como se fosse só um registro.
Sobre a taxa de aprendizagem, tecnicamente pode ser qualquer valor, mas existem alguns valores “clássicos” que são mais comuns na área, nós costumamos usar esses valores no início do trabalho e fazer ajustes ao longo do estudo.
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