Добрый день! <br/> Я работаю над созданием простой нейронной сети на C#. Мой код выглядит примерно так: <br/> <br/> public class NeuralNetwork <br/> { <br/> public class Neuron // нейрон <br/> { <br/> public double Summ, Bias; <br/> } <br/> public class Layer // слой <br/> { <br/> public List Neurons = new List(); <br/> } <br/> public class Connection // соединение <br/> { <br/> public int NeuronA, NeuronB, LayerA, LayerB; <br/> public double Weight = 1; <br/> public Connection(int nA, int nB, int lA, int lB, double w = 1) <br /> { <br /> NeuronA, NeuronB, LayerA, LayerB, Weight = nA, nB, lA, lB, w; <br /> } <br/> } <br/> public List Connections = new List(); // список соединений <br/> public List Layers= new List(); // список слоёв <br/> public List Inputs, CorrectOutputs; // входные данные и ожидаемые результаты <br /> // Далее следуют конструктор класса NeuralNetwork и методы Set_Inputs, Set_Layers, Activation_Functions, Auto_Create_Network, Forward_Propagation, Back_Propagation и Train. <br/> } <br/> <br/> У меня возникла проблема: когда я обучаю нейросеть на одних данных, а затем на других, она начинает забывать правильные ответы на предыдущие входные данные. <br /> Как вы могли бы помочь в этой ситуации? Если что-то непонятно, я могу предоставить дополнительные детали.
Добрый день!
Судя по вашему описанию, вы сталкиваетесь с проблемой, связанной с переобучением (или забыванием) нейронной сети при обучении на разных наборах данных. Это может быть связано с несколькими факторами:
### 1. Общая проблема переобучения
Если ваша нейросеть обучается на одном наборе данных, а затем вы обучаете ее на другом, она может перестать обрабатывать предыдущую информацию. Это может произойти из-за того, что вы просто переобучаете сеть на новом наборе данных.
**Решение:** Разделите ваши данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Это поможет различать данные для разных этапов. Вы также можете применить регуляризацию, чтобы уменьшить риск переобучения.
### 2. Использование методов обучения
Если вы используете стандартные методы обучения, такие как стохастический градиентный спуск (SGD), стоит обратить внимание на learning rate (скорость обучения). Если скорость обучения слишком высока, это может привести к проблемам с конвергенцией.
**Решение:** Экспериментируйте с различными значениями скорости обучения, а также рассмотрите использование адаптивных методов оптимизации, таких как Adam или RMSProp.
### 3. Сохранение знаний
Если нейронная сеть должна быть способна запоминать данные из нескольких наборов, вам нужно включить механизм, чтобы не забывать информацию из предыдущих итераций.
**Решение:** Вы можете использовать технику, называемую "Continual Learning" (непрерывное обучение), где сеть обучается на новом наборе данных, при этом не забывая о предыдущем.
### 4. Протестируйте архитектуру
Если ваша архитектура сети слишком простая для вашей задачи, это может затруднить обучение. Попробуйте увеличить количество слоев или нейронов в слоях.
### Пример простейшего подхода
Вот основной принцип для того, как можно реализовать просто нейронную сеть с обучением:
```csharp
public void Train(List<double[]> inputs, List<double[]> targets, int epochs)
{
for (int i = 0; i < epochs; i++)
{
for (int j = 0; j < inputs.Count; j++)
{
// Вперед пропаговка
double[] output = ForwardPropagation(inputs[j]);
// Обратная пропаговка
BackPropagation(outputs[j], targets[j]);
}
}
}
private double[] ForwardPropagation(double[] input)
{
// Код для выполнения пропаганды вперед через нейронную сеть
}
private void BackPropagation(double[] output, double[] target)
{
// Код для обратной пропаганды и обновления весов
}
```
### Заключение
Не забывайте про важность тестирования и валидации вашей нейронной сети. На каждой итерации обучения вы должны проверять, как ваша сеть отвечает на тестовых данных. Это поможет избежать проблем с забыванием и сохранить правильные ответы. Если вам необходима помощь с конкретными методами или алгоритмами, не стесняйтесь делиться более подробной информацией о своей реализации.
нейросеть подзабывает правильный ответ к предыдущим входным данным
Мало слоев, мало нейронов, неправильная функция активации нейрона, неподходящий алгоритм сети исходя из данных - ну какие то такие базовые причины )))