Перечислите гиперапараметры, которые можно настроить у классического многослойного перцептрона

▪️Количество скрытых слоёв
Это напрямую влияет на сложность модели. Большее количество слоёв может улучшить способность модели к изучению сложных зависимостей, но это также увеличивает риск переобучения.

▪️Количество нейронов в каждом слое
Чем больше нейронов, тем больше информации может обрабатываться, но это также увеличивает количество параметров, которые необходимо обучить.

▪️Функция активации
Можно использовать, например, ReLU.

▪️Скорость обучения (learning rate)
Один из ключевых гиперпараметров, определяющий, насколько быстро обновляются веса на каждом шаге обучения.

▪️Число эпох (epochs)
Определяет, сколько раз модель пройдёт по всему набору данных во время обучения.

▪️Размер батча (batch size)
Определяет, сколько примеров из обучающего набора данных используется для обновления весов за один раз.

▪️Оптимизатор
Классические MLP могут использовать такие оптимизаторы, как Stochastic Gradient Descent (SGD) или более продвинутые, например, Adam или RMSprop.

#глубокое_обучение