Yazan : Şadi Evren ŞEKER

Bu yazının amacı basitçe bir yapay sinir ağındaki gizli katmanların (Hidden Layer) sinir hücrelerinin (neurons) sayısının nasıl belirlendiğini açıklamaktır.

Aslında bir yapay sinir ağının en kritik noktası gizli katmanında kaç nöron olacağına karar vermektir. Genellikle sonucu direk olarak vermemesine karşılık sonuca direk etkisi olması açısından gizli katmandaki nöron sayısı oldukça önemlidir.

Örneğin gerekenden az sayıda sinir hücresinin gizli katmanda bulunması durumunda alçak uyum (underfitting) olarak sinir hücreleri arasında taşınan verinin karmaşıklaşmasına sebep olur. ( yani örneğin normalde 2 ayrı nöron üzerinden taşınacak veri tek nöron üzerinden taşınmış olur bu da taşınan verinin daha karmaşık olması demektir)

Şayet gerekenden çok daha fazla sinir hücreleri bulunursa bu durumda da uyum aşımı (overfitting) olur. Yani basitçe gizli katmanda bulunan her sinir hücresini eğitecek kadar eğitim kümesi bulunmayabilir. Diğer bir problem ise, yeterli miktarda eğitim verisi bulunması durumunda bile karşılaşılabilen geç öğrenmedir. Buna göre sistemdeki bütün sinir hücrelerinin eğitimi normalden çok daha uzun zaman almaktadır.

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir


sekiz − 2 =