Из каких компонентов складывается структура модели глубокого обучения?

Структура модели глубокого обучения обычно включает следующие основные компоненты:

• Входной слой (Input layer): принимает данные для обработки.
• Скрытые слои (Hidden layers): один или несколько слоев, которые выполняют преобразования данных с помощью нейронов и функций активации.
• Выходной слой (Output layer): формирует итоговый результат модели.
• Параметры модели: веса и смещения (bias), которые настраиваются в процессе обучения.
• Функция активации: нелинейная функция, применяемая к выходам нейронов, например ReLU, sigmoid, tanh.
• Функция потерь (Loss function): измеряет ошибку модели на обучающих данных.
• Оптимизатор: алгоритм, который обновляет параметры модели для минимизации функции потерь (например, SGD, Adam).

Пример на Python с использованием Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Здесь модель состоит из входного слоя (определяется input_shape), двух скрытых слоев с активацией ReLU и выходного слоя с softmax для классификации.