On Monday, September 18, 2017 at 4:43:16 PM UTC+2, Szyk Cech wrote:
> Nie znam się na SI, ale na logikę, skoro 1 sieć jest jedynie
> przybliżeniem rozwiązania problemu, to czy nauczona na niej druga sieć
> nie będzie czasem gorszym przybliżeniem rozwiązania problemu?!?

Tak, jakby druga sieć uczyła się tego samego co pierwsza, to albo
byłoby tak jak piszesz, albo jeszcze gorzej. Pierwsza sieć uczy
się na zupełnie innych danych.

Przykład:
Mamy zbiór X jakiś danych. Przygotowujemy 10 różnych eksperymentów
uczenia. W każdym eksperymencie używamy sieci o innej architekturze, w
pierwszym mamy 5 neuronów, w drugim w drugim 10, itd aż do 50.
Uczymy pierwszą sieć w każdym eksperymencie i testujemy na zbiorze
uczącym. Następnie tworzymy zbiór Y danych. W zbiorze Y będzie
początkowo 30 wektorów. Wejście w tych wektorach będzie stanowiła
skuteczność sieci na zbiorze testowym. Wyjście 5, 10, itd aż do 50
neuronów. Na tych 30tu wektorach uczymy drugą sieć. Następnie na
wejście podajemy drugiej sieci wartość 100%, bo chcemy uzyskać
skuteczność 100%. Druga sieć na wyjściu poda np. 38 neuronów. Więc
do następnego eksperymentu używamy w pierwszej sieci 38 neuronów.

Pozdrawiam