Was sind die größten Probleme beim Aufbau von neuronalen Netzen?
Woran scheitern Projekte bzw. welche größten Schwierigkeiten gibt es zu beachten?
Kann man ganz grob sagen wieviele Beispiele man dem Computer geben muss, bis er z.b. bei Gesichtsbildern zwischen Mann und Frau zu 99% unterscheiden kann?
50…500…5000???
Hallo
Zu Deinem speziellen Problem kann ich sagen, das weibliche und männliche Gesichter oft nahezu identisch aussehen, mal von Bartpracht abgesehen.
MfG
Matthias
Hallo.
Die größten Probleme bei Neuronalen Netzen ist die Größe. Neuronale Netze sind sehr rechenintensiv. Wenn es nicht um Echtzeiterkennung o.ä. geht ist das natürlich weniger wichtig. Besonders rechenaufwendig ist dabei die Trainingsphase, oder Lernphase. Daher werden in eingebetteten Systemen o.ä. auch nur „statische“, soll heißen nicht weiter lernende Netze, verwendet.
Bei der Erstellung Neuronaler Netze ist es nicht einfach die Dimensionen der Ein- Ausgabe- und Zwischenschichten, sowie die Anzahl der Zwischenschichten festzulegen. Ist das Netz zu groß erhöht sich unnötig der Rechenaufwand, ist es zu klein wird es nicht die gewünschten Ergebnisse liefern.
Eine Pauschale Antwort auf die Frage wie viele Trainingssätze nötig sind gibt es nicht. Bei manchen Problemen reichen schon eine Hand voll, aber das dürften nur die ganz einfachen sein.
Gruß,
Ferdinand