Как вы выбираете модель нейронной сети для конкретной цели?

Question

Я новичок с очень меньшими знаниями о CNN & RNN. Например, RNN лучше работает для временных рядов, а CNN - для пространственных функций, зная, что мне будет легко выбирать между RNN и CNN. Хотя, если меня заставляют выбирать между ResNet, InceptionNet и т. Д. Для конкретного приложения, как мне получить интуицию, которая будет работать лучше?

Answer 1

Экспериментирование Экспериментирование Экспериментирование

Запачкайте руки, вы автоматически получите интуицию, которая будет работать лучше.

Answer 2

Пожалуйста, укажите ваше конкретное заявление, если вы хотите, чтобы ваш ответ подробно. Но если я хочу ответить вам, рассмотрев ваш общий вопрос, я должен заявить, что: - Это зависит от вашего набора данных (количества элементов и размера данных), особенностей разработки и типа ваших функций. - Мера оценки вашего конкретного приложения: как точность, точность, отзыв, RMSE, F-мера и т. Д.

Итак, если вы хотите получить представление о вашей сети, лучше запустить его наваши данные, если нет, прочитайте статью, в которой есть тот же набор данных, что и у вас, и прочитайте аналитическую часть статьи.

Но каждая нейронная сеть работает лучше с некоторыми видами данных. Например, типично использовать LSTM для последовательных данных.