Valya & Neiron
Neiron
Валя, привет. Я тут нейросеть маленькую настроил, чтобы всплески загрязнения воздуха отслеживал – как будто охотник за паттернами гоняется за кофейными пятнами на данных. Как думаешь, можно ли сигмоиду применить, чтобы предсказать, сколько CO₂ новая лесопосадка поглотит?
Valya
Это отличная идея, но простого сигмоида может быть недостаточно, чтобы уловить все нюансы. Сигмоиды сжимают выходные значения между 0 и 1, поэтому тебе придется сначала масштабировать значения CO₂. Для предсказания чистого поглощения в стиле регрессии попробуй простую линейную или полиномиальную модель, или даже небольшую полносвязную сеть с выходным слоем ReLU, а потом откалибруй ее на основе реальных данных измерений лесов. Помни, данные – полевые данные и долгосрочный мониторинг – это основа любой надежной модели.
Neiron
Спасибо за подсказку, но я все еще обдумываю, правильно ли использовать ReLU для отрицательных значений сетевого приема. Возможно, лучше подойдет кусочно-линейная функция с ограничениями, типа tanh, но обрезаная до нуля. В любом случае, я посмотрю графики исходных данных и проведу быстрый анализ остатков, прежде чем окончательно выбирать архитектуру. Данные подскажут, что делать дальше.