смешанная стратегия обучения нейронной сети

Смешанная стратегия обучения нейронной сети предполагает использование различных методов обучения в зависимости от конкретной задачи и данных. Это может включать в себя комбинацию supervised и unsupervised learning, reinforcement learning, transfer learning, и другие подходы.

Например, при обучении нейронной сети для распознавания изображений можно использовать supervised learning на большом наборе размеченных данных, а затем применить unsupervised learning для извлечения более высокоуровневых признаков из не размеченных данных.

Такой подход позволяет улучшить качество обучения нейронной сети и повысить ее способность к обобщению на новые данные.