Training eines kleinen neuronalen Netzes

Je Wähle... besseren größer auswendig lernt kleiner Overfitting große robusteres verallgemeinerbare die Sample Size, desto mehr Daten stehen dem Modell zur Verfügung, um allgemeine Strukturen in den Eingabedaten zu erkennen. Das führt häufig zu einer Wähle... größer sehr kleinen auswendig lernt besseren Overfitting robusteres große verallgemeinerbare Generalisierung und besseren Rekonstruktionsergebnissen. Verwendet man jedoch eine Wähle... sehr kleine größer besseren große auswendig lernt robusteres verallgemeinerbare Overfitting Sample Size, kann es passieren, dass das Modell diese wenigen Beispiele Wähle... besseren größer sehr kleine Overfitting robusteres auswendig lernt große ignoriert , also sich zu stark an sie anpasst. Dieses Phänomen nennt man Wähle... größer besseren sehr kleine Foreward Pass robusteres große verallgemeinerbare Overfitting Eine Wähle... größer besseren große sehr kleine Overfitting auswendig lernt robusteres verallgemeinerbare Sample Size sorgt hingegen meist für ein Wähle... größer besseres robusteres sehr kleine auswendig lernt große Overfitting verallgemeinerbare Training, weil das Modell lernt, Wähle... größer besseren verallgemeinerbare sehr kleine auswendig lernt Overfitting robusteres große Muster zu erkennen und nicht nur individuelle Merkmale einzelner Bilder.