Бинарная классификация одним простым искусственным нейроном. 2 часть
В предыдущей статье я описал свой опыт обучения искусственного нейрона бинарной классификации и некоторые выявленные при этом особенности. Одной из выявленных особенностей была "обратная аномалия" - ситуация, при которой все объекты становились ошибочно классифицированными, а также ситуация, при которой коррекция весов приводила к увеличению количества ошибочно классифицированных объектов. В данной статье показана необходимость учета влияния соотношения параметров объектов при коррекции весов как раз из-за таких случаев.
В предыдущей статье я описал свой опыт обучения искусственного нейрона бинарной классификации и некоторые выявленные при этом особенности. Одной из выявленных особенностей была "обратная аномалия" - ситуация, при которой все объекты становились ошибочно классифицированными, а также ситуация, при которой коррекция весов приводила к увеличению количества ошибочно классифицированных объектов. В данной статье показана необходимость учета влияния соотношения параметров объектов при коррекции весов как раз из-за таких случаев.
