Versteckte Schichten sind wichtige Elemente von künstlichen neuronalen Netzen, insbesondere bei tiefen Lernalgorithmen (Deep Learning). Sie befinden sich zwischen der Eingabe- und Ausgabeschicht und erlernen komplexe und abstrakte Zusammenhänge in den Eingabedaten.
Eine künstliches neuronales Netzwerk besteht in der Regel aus mehreren Schichten von Neuronen, die verbunden sind. Die erste und letzte Schicht des Netzes sind die Eingabe- und Ausgabeschicht, welche direkt mit den Eingabedaten und Ausgaben verbunden sind. Dazwischen befinden sich die Hidden Layers, welche komplexe Muster und Zusammenhänge in den Eingabedaten erlernen und an die folgenden Schichten weiterleiten.
Die Anzahl der versteckten Schichten und die Anzahl der Neuronen pro Schicht sind wichtige Einstellungen, die die Leistung des neuronalen Netzes beeinflussen. Wenn ein Netzwerk mehrere versteckte Schichten und viele Neuronen pro Schicht hat, kann es komplexere Muster erkennen als ein Netzwerk mit weniger Schichten und weniger Neuronen. Es ist wichtig, darauf zu achten, dass das Netz keinen Überanpassungsfehler aufweist, was bedeutet, dass es zu sehr auf die Trainingsdaten abgestimmt ist und daher nicht gut auf neue, unbekannte Daten reagieren kann.
Ein weiteres wichtiges Konzept in Zusammenhang mit versteckten Schichten ist die Aktivierungsfunktion. Jedes Neuron in einer versteckten Schicht hat eine Aktivierungsfunktion, die bestimmt, wie das Neuron auf die Eingabe reagiert. Eine oft genutzte Aktivierungsart ist die ReLU-Funktion (Rectified Linear Unit), welche die Ausgabe des Neurons auf 0 stellt, wenn die Eingabe negativ ist und ansonsten unverändert belässt. Diese Art der Aktivierung hat den Vorteil, dass sie Berechnungen schneller und effizienter ausführt und das Netzwerk vor dem Ausfall von Neuronen schützt. Es gibt auch andere Aktivierungsfunktionen wie die Sigmoid-Funktion oder die tanh-Funktion, die sinnvoll sein können, abhängig von der Anwendung.
Ein weiteres wichtiges Konzept im Zusammenhang mit versteckten Schichten ist das sogenannte Vanishing Gradient Problem, das bei tiefen neuronalen Netzen auftreten kann. Dabei werden die Gradienten, die zur Anpassung der Gewichte der Neuronen verwendet werden, mit zunehmender Tiefe im Netz immer kleiner. Dies kann dazu führen, dass die inneren Schichten des Netzes nicht korrekt angepasst werden und daher unfähig sind, komplexe Verbindungen zu erlernen. Um dieses Problem zu vermeiden, gibt es verschiedene Techniken wie die Verwendung von sogenannten Überbrückungsverbindungen oder speziellen Aktivierungsfunktionen.
Versteckte Schichten sind ein wichtiger Bestandteil von tiefen neuronalen Netzen. Diese Schichten erlernen komplexe Zusammenhänge in den Eingabedaten. Die Anzahl der versteckten Schichten und der Neuronen pro Schicht beeinflussen die Leistung des Netzes und sind wichtige Hyperparameter. Ebenso bedeutsam für die Verwendung von versteckten Schichten sind die Auswahl der Aktivierungsfunktion und die Lösung des Vanishing Gradient Problems.