Ограниченная вычислительная мощность. Нейронным сетям для обучения требуются огромные объемы данных, однако ограниченная вычислительная мощность часто не позволяет им анализировать все данные. Склонность к переобучению: нейронные сети уязвимы к переобучению данных, что может привести к неточным результатам.3. Неверная интерпретация данных. Нейронные сети могут неправильно интерпретировать данные или делать неправильные выводы из данных, поскольку системам иногда трудно интерпретировать нелинейные данные.4. Проблема исчезающего градиента: по мере того, как нейронные сети становятся глубже, может возникнуть проблема исчезающего градиента, что затрудняет изучение сетью сложных шаблонов. Дорого: обучение и настройка нейронной сети требует много времени и денег.6. Чувствительность к шуму: нейронные сети чувствительны к шуму в данных, и небольшие изменения в данных могут повлиять на производительность.7. Не подходит для небольших наборов данных: для работы нейронных сетей требуются большие наборы данных, поэтому они не подходят для небольших наборов данных.8. Трудно отлаживать и настраивать: нейронные сети трудно отлаживать из-за их сложности, а также трудно настраивать для настройки производительности.9. Большой потенциал, но неэффективное использование: Нейронные сети имеют большой потенциал, и они уже добились большого прогресса, но они все еще используются неэффективно и еще не достигли своего истинного потенциала.10. Неструктурированные данные. Нейронные сети не способны обрабатывать неструктурированные данные, такие как текст или изображения, поэтому для этих типов данных необходимо использовать другие методы.
«Нейронные сети имеют большой потенциал, и они уже добились большого прогресса, но они все еще используются неэффективно и еще не реализовали свой истинный потенциал». Нейронные сети имеют большой потенциал, и они уже добились большого прогресса, но они все еще используются неэффективно и еще не достигли своего истинного потенциала.
Обзор
Нейронные сети становятся все более популярными для анализа данных. Однако у них есть некоторые недостатки, которые необходимо учитывать. В этой статье мы обсудим 10 распространенных проблем с нейронными сетями.
1. Ограниченная вычислительная мощность
Нейронным сетям для обучения требуются огромные объемы данных, однако ограниченная вычислительная мощность часто не позволяет им анализировать все данные. Это может привести к неполному пониманию или неточным результатам. Чтобы решить эту проблему, нейронные сети часто обучаются только на подмножестве данных. Однако это может повлиять на точность результатов.
2. Склонен к переоснащению
Нейронные сети уязвимы к переобучению данных, что может привести к неточным результатам. Переобучение происходит, когда модель слишком многому учится на обучающих данных и в конечном итоге запоминает обучающие данные, а не учится на них. Это может привести к тому, что нейронная сеть будет давать неточные результаты при представлении новых данных.
3. Неверная интерпретация данных
Нейронные сети могут неправильно интерпретировать данные или делать неправильные выводы из данных, поскольку системам иногда сложно интерпретировать нелинейные данные. Это может быть трудной задачей, поскольку нейронные сети не способны распознавать закономерности, которые могут быть важны в нелинейных данных.
4. Проблема исчезающего градиента
По мере того, как нейронные сети становятся глубже, может возникнуть проблема исчезающего градиента, из-за которой сети становится трудно изучать сложные шаблоны. Это связано с тем, что градиенты, которые предоставляют информацию о том, как модель должна изменять свои параметры, чтобы лучше соответствовать данным, становятся все меньше и меньше по мере движения назад во времени, поэтому они не могут учиться на них.
5. Дорогостоящий
Обучение и настройка нейронной сети требует много времени и денег, особенно для сложных и глубоких нейронных сетей. Кроме того, объем данных, необходимых для обучения, может привести к дальнейшему увеличению стоимости.
6. Чувствительность к шуму
Нейронные сети чувствительны к шуму в данных, и небольшие изменения в данных могут повлиять на производительность. Это может затруднить использование нейронных сетей там, где данные нестабильны, и может привести к неточным результатам.
7. Не подходит для небольших наборов данных
Нейронным сетям для работы требуются большие наборы данных, поэтому они не подходят для небольших наборов данных. Это может привести к тому, что они будут недостаточно учиться или делать неправильные выводы.
8. Сложность отладки и настройки
Нейронные сети трудно отлаживать из-за их сложности, а также их сложно настроить для настройки производительности. Это может вызвать проблемы, поскольку настройка и отладка необходимы для развертывания и работы с нейронными сетями.
9. Большой потенциал, но неэффективное использование
Нейронные сети имеют большой потенциал, и они уже добились большого прогресса, но они все еще используются неэффективно и еще не достигли своего истинного потенциала. Поиск более эффективных способов использования нейронных сетей может помочь им раскрыть свой истинный потенциал.
10. Неструктурированные данные
Нейронные сети не способны обрабатывать неструктурированные данные, такие как текст или изображения, поэтому для этих типов данных необходимо использовать другие методы. Это может ограничить их полезность в приложениях, где используются неструктурированные данные.
Проблемы, стоящие перед нейронными сетями
Отсутствие прозрачности
Одной из основных проблем, с которыми сталкиваются нейронные сети, является отсутствие прозрачности. Нейронные сети изучают шаблоны из данных и делают прогнозы на основе этих шаблонов, но они не могут объяснить, как были изучены шаблоны или почему делаются прогнозы. Это отсутствие прозрачности может вызвать проблемы, поскольку регулирующие органы могут быть не в состоянии понять решения, принимаемые нейронной сетью, и могут не доверять системе.
Требования к качеству и очистке данных
Еще одной проблемой, с которой сталкиваются нейронные сети, являются требования к качеству данных и очистке. Нейронные сети требуют больших объемов данных, которые должны быть точными и чистыми, чтобы система могла учиться и обобщать. Данные также должны быть сбалансированы и точно маркированы, а любые выбросы или различия в распределении данных должны быть устранены. Это может быть трудоемким и трудоемким процессом, и если данные не будут высокого качества, сеть может быть не в состоянии точно изучить закономерности, необходимые для надежных прогнозов.
Переобучение и переоптимизация
Еще одна проблема, с которой сталкиваются нейронные сети, — это переобучение и чрезмерная оптимизация. Переоснащение — это когда модель слишком хорошо соответствует обучающим данным и плохо обобщает новые данные, а переоптимизация — это когда модель чрезмерно сложна и плохо обобщается. Эти проблемы могут привести к плохим результатам на тестовом наборе, что может снизить эффективность нейронной сети.
Заключение
В целом, нейронные сети сталкиваются с рядом проблем, особенно с требованиями к качеству и очистке данных, отсутствием прозрачности, а также переобучением и чрезмерной оптимизацией. Исследователям и разработчикам важно решать эти проблемы, чтобы гарантировать надежность нейронных сетей и достижение желаемых результатов.
- Пинто, Н. (2020). Передовые методы глубокого обучения: проблемы и перспективы обучения искусственных нейронных сетей . В Advanced Strategy for Artificial Intelligence and Big Data (стр. 79-90). Спрингер, Сингапур.
- Гудфеллоу И., Бенжио Ю. и Курвиль А. (2016). Глубокое обучение . пресса Массачусетского технологического института
- Ридмиллер, М., и Браун, Х. (1993). Прямой адаптивный метод для более быстрого обучения обратному распространению: алгоритм RPROP . В Нейронные сети (Том 5, стр. 569-576).
- Агарвал, А., и Чжан, Дж. (2019). Всесторонний обзор подходов на основе нейронных сетей к задачам анализа лица. Распознавание образов, 83, 22-41.
- Пирс, Дж., и Кельблинг, Л. (2019). Проблемы и возможности для глубокого обучения с подкреплением в робототехнике . В Международной конференции по плечу (стр. 1-7).
