| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Навроцкий, А. А. | - |
| dc.contributor.author | Шведко, А. О. | - |
| dc.contributor.author | Сакович, В. И. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-05T07:00:31Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-05T07:00:31Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Навроцкий, А. А. Проблематика машинного обучения: влияние гиперпараметров, переобучение и недообучение нейронных сетей = Problems of machine learning: impact of hyperparameters, overfitting and underfitting of neural networks / А. А. Навроцкий, А. О. Шведко, В. И. Сакович // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 361–364. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59705 | - |
| dc.description.abstract | В рамках настоящего исследования выполнен анализ влияния входных данных, параметров первоначальной настройки на процесс переобучения и недообучения нейронной сети. Это исследование имеет важное значение, поскольку первоначальная настройка модели обучения является ключевыми аспектом в процессе обучения моделей глубокого обучения. В процессе анализа модели были обучены с использованием различных комбинаций количества нейронов с одинаковыми входными данными и алгоритмом оптимизации, что позволило получить информацию о том, как обучение влияет на тренировочную и валидационную потери. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | глубокое обучение | en_US |
| dc.title | Проблематика машинного обучения: влияние гиперпараметров, переобучение и недообучение нейронных сетей | en_US |
| dc.title.alternative | Problems of machine learning: impact of hyperparameters, overfitting and underfitting of neural networks | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This study analyzes the influence of input data and initial tuning parameters on the process of overfitting and underfitting of a neural network. This study is important because the initial tuning of the training model is a key aspect in the training process of deep learning models. In the analysis, the models were trained using different combinations of the number of neurons with the same input data and optimization algorithm, which provided information on how training affects the training and validation losses. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|
