@Dizzy:
Zitat:
Zu "ziemlich schnell": Ein trainiertes NN ist sehr schnell, da der rechnerische Aufwand je nach zu erkennenden Mustern ziemlich gering ist. Das sind DIE Vorteile von NNs: Völlig flexibel, da trainierbar und sehr schnell. Dafür nimmt man in Kauf dass ein NN auch übertrainiert werden kann, und dass Fehlerkennungen möglich sind.
Das ist korrekt. Wenn man denn auch ein trainierbares Netzwerk zustande bekommt. Denn das schwierigste bei jedem NN ist es die Eingangsdaten und Trainingsdaten so aufzubereiten das das NN auch lernen kann. Dies ist nicht so einfach wie man denkt.
Eine Überkonditionierung eines Netzwerkes wird im Grunde ständig zu Fehlern führen. So wie ein Fetischist sich nur noch auf eine einzigste Sache konzentrieren kann so verhält es sich bei einem übertrainiertem Netzwerk. Das Ding ist dann im Grunde zu Nichts mehr zu gebrauchen. Selbst umlernen ist bei den meisten NN Typen unmöglich.
Gruß Hagen