MZP · Interaktiver Report
Ein neuronales Netz ist keine Blackbox, sondern eine Fertigungsstrasse. Jede verborgene Schicht ist eine Station: sie nimmt das halbfertige Verstaendnis der vorigen Station an, zieht eine Abstraktionsebene ein und reicht weiter. Am Ende faellt Content vom Band.
Stell die Strasse selbst ein. Fuege Stationen hinzu, verbreitere sie, lass sie laenger laufen — und sieh zu, wie sich die Ware am Ausgang veraendert. Jede Station kauft Qualitaet mit Latenz und Rechenkosten.
Verborgene Schichten
Neuronen je Schicht
Trainings-Iterationen
Voreinstellung
Guete
Ausgabe vom BandSTUFE 0
Auftrag: „Schreibe drei Saetze ueber den Nutzen von Versionskontrolle.“
Die Guete ist kein linearer Zaehler. Die erste zusaetzliche Schicht hebt die Ausgabe deutlich; die sechste kaum noch messbar — klassischer abnehmender Grenzertrag. Breite (Neuronen je Schicht) glaettet, Iterationen holen das ein, was die Architektur ueberhaupt zulaesst. Kein Regler allein reicht: eine tiefe, aber untrainierte Strasse liefert genauso Ausschuss wie eine flache, gut trainierte.
| Kennwert | Wert | Ablesung |
|---|---|---|
| Topologie | 3 · 4·2 · 1 | Eingang · verborgen · Ausgang |
| Parameter | 0 | Gewichte + Bias, grob |
| Guete | 0 | — |
| Grenzertrag | — | Zuwachs der letzten Schicht |
| Betrieb | — | Latenz × Kosten |
Ab „Serie“ produziert die Maschine brauchbaren Text. Der Sprung auf „Manufaktur“ kostet das Vielfache an Rechenzeit und liefert vor allem Politur: Rhythmus, Prazision, ein tragendes Bild. Ob sich das lohnt, entscheidet nicht die Maschine, sondern der Auftrag. Genau das ist der Punkt, an dem ein Diagramm aufhoert und eine Abwaegung anfaengt.
Erzeugt auf dem MaierZone Publisher · interaktiver Report, rein clientseitig · zur Uebersicht