Существует теорема, согласно которой определенный тип сервиса с одним скрытым слоем может выучить любую функцию, если сделать этот слой достаточно широким. Однако на практике создатели высокопроизводительных моделей всегда выбирают увеличение количества слоев. Это связано с геометрическими и физическими различиями между масштабированием ширины и глубины.
Ключевые факты:
- Глубина сервиса позволяет ему обрабатывать нелинейные отношения между данными.
- Ширина сервиса ограничивает его способность к абстракции и обобщению.
- Увеличение глубины сервиса позволяет ему лучше обрабатывать сложные данные.
Что это значит для маркетолога или SEO-специалиста? Это означает, что при использовании автоматизации для анализа данных следует учитывать не только ширину, но и глубину сервиса. Это может повысить эффективность анализа и обработки данных, что в свою очередь может улучшить результаты маркетинговых кампаний. Практический вывод: при выборе решения для анализа данных следует обращать внимание на его способность обрабатывать нелинейные отношения и абстрактные концепцтехнология, что может быть достигнуто увеличением глубины сервиса.
По материалам Хабр, 19.05 17:50.
