Arkitektursamspill i maskinlæring refererer til prosessen med å velge og kombinere ulike typer nevrale nettverksarkitekturer for å oppnå best ytelse og nøyaktighet for en gitt oppgave. Det innebærer å eksperimentere med ulike konfigurasjoner av nevrale nettverkslag, for eksempel konvolusjonelle, tilbakevendende og fullt tilkoblede lag, og optimalisere hyperparametrene deres for å forbedre den generelle ytelsen til modellen.
Rollen til arkitektursamspill i maskinlæring er avgjørende da det hjelper til med å overvinne begrensninger som kan eksistere i individuelle nevrale nettverksarkitekturer. For eksempel er konvolusjonelle nevrale nettverk svært effektive i bildebehandlingsoppgaver, men fungerer kanskje ikke bra i oppgaver som involverer sekvensbehandling, der tilbakevendende nevrale nettverk er bedre egnet.
Ved å kombinere ulike typer nevrale nettverksarkitekturer kan maskinlæringsmodeller lære komplekse mønstre i data, som talegjenkjenning, naturlig språkbehandling og bildeklassifisering. Arkitektursamspill muliggjør utvikling av mer nøyaktige og effektive modeller som kan tilpasse seg nye og mangfoldige datainndata.
Publiseringsdato: