Zitat:
Zitat von sirius
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Dem stimme ich zu. Bei einem N.N. ist die Reihenfolge des Erlernens nicht egal. Wenn bei Deep Learning zunächst alle Katzenbilder gelernt werden und anschließende alle Hundebilder, dann erhält man eine andere Gewichtung als wenn man zuerste alle Hundebilder und anschließend alle Ketzenbilder trainiert.
Wenn ich mit dem Taschenrechner PI von PI abziehe erhalte ich 0, aber wenn ich vorher PI quadriere, dann daraus die Quadratwurzel ziehe und den PI abziehe, dann wird das Ergebnis höchst wahrscheinlich nicht 0 sein.
Kleine Unterschiede können das Ergebnis stark beeinflussen.