Madali bang kontrolin (sa pamamagitan ng pagdaragdag at pag-alis) ng bilang ng mga layer at bilang ng mga node sa mga indibidwal na layer sa pamamagitan ng pagbabago ng array na ibinigay bilang nakatagong argumento ng deep neural network (DNN)?
Sa larangan ng machine learning, partikular na ang mga deep neural network (DNN), ang kakayahang kontrolin ang bilang ng mga layer at node sa loob ng bawat layer ay isang pangunahing aspeto ng pag-customize ng arkitektura ng modelo. Kapag nagtatrabaho sa mga DNN sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang array na ibinigay bilang nakatagong argumento ay gumaganap ng isang mahalagang papel
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Paano natin mapipigilan ang hindi sinasadyang pagdaraya sa panahon ng pagsasanay sa mga modelo ng malalim na pag-aaral?
Ang pag-iwas sa hindi sinasadyang pagdaraya sa panahon ng pagsasanay sa mga modelo ng malalim na pag-aaral ay mahalaga upang matiyak ang integridad at katumpakan ng pagganap ng modelo. Maaaring mangyari ang hindi sinasadyang pagdaraya kapag hindi sinasadyang natutunan ng modelo na pagsamantalahan ang mga bias o artifact sa data ng pagsasanay, na humahantong sa mga mapanlinlang na resulta. Upang matugunan ang isyung ito, maraming mga estratehiya ang maaaring gamitin upang mapagaan ang
Paano mababago ang ibinigay na code para sa dataset ng M Ness para magamit ang sarili naming data sa TensorFlow?
Para baguhin ang ibinigay na code para sa M Ness dataset para magamit ang sarili mong data sa TensorFlow, kailangan mong sundin ang isang serye ng mga hakbang. Kasama sa mga hakbang na ito ang paghahanda ng iyong data, pagtukoy ng arkitektura ng modelo, at pagsasanay at pagsubok sa modelo sa iyong data. 1. Paghahanda ng iyong data: – Magsimula sa pamamagitan ng pangangalap ng sarili mong dataset.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow, Pagsasanay at pagsubok sa data, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang ilang posibleng paraan upang galugarin para sa pagpapabuti ng katumpakan ng modelo sa TensorFlow?
Ang pagpapabuti ng katumpakan ng isang modelo sa TensorFlow ay maaaring isang kumplikadong gawain na nangangailangan ng maingat na pagsasaalang-alang sa iba't ibang mga kadahilanan. Sa sagot na ito, tutuklasin namin ang ilang posibleng paraan para mapahusay ang katumpakan ng isang modelo sa TensorFlow, na tumutuon sa mga high-level na API at mga diskarte para sa pagbuo at pagpino ng mga modelo. 1. Preprocessing ng data: Isa sa mga pangunahing hakbang
Ano ang mga pagkakaiba sa pagitan ng baseline, maliit, at mas malalaking modelo sa mga tuntunin ng arkitektura at pagganap?
Ang mga pagkakaiba sa pagitan ng baseline, maliit, at mas malalaking modelo sa mga tuntunin ng arkitektura at pagganap ay maaaring maiugnay sa mga pagkakaiba-iba sa bilang ng mga layer, unit, at parameter na ginagamit sa bawat modelo. Sa pangkalahatan, ang arkitektura ng isang modelo ng neural network ay tumutukoy sa organisasyon at pag-aayos ng mga layer nito, habang ang pagganap ay tumutukoy sa kung paano
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting at underfitting na mga problema, Paglutas ng mga problema sa overfitting at underfitting ng modelo - bahagi 2, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa pagbuo ng modelo ng Neural Structured Learning para sa pag-uuri ng dokumento?
Ang pagbuo ng isang Neural Structured Learning (NSL) na modelo para sa pag-uuri ng dokumento ay nagsasangkot ng ilang hakbang, bawat isa ay mahalaga sa pagbuo ng isang matatag at tumpak na modelo. Sa paliwanag na ito, susuriin natin ang detalyadong proseso ng pagbuo ng naturang modelo, na nagbibigay ng komprehensibong pag-unawa sa bawat hakbang. Hakbang 1: Paghahanda ng Datos Ang unang hakbang ay ang pangangalap at
Paano namin mapapabuti ang pagganap ng aming modelo sa pamamagitan ng paglipat sa isang deep neural network (DNN) classifier?
Upang pahusayin ang performance ng isang modelo sa pamamagitan ng paglipat sa isang deep neural network (DNN) classifier sa larangan ng machine learning use case sa uso, maraming mahahalagang hakbang ang maaaring gawin. Ang mga malalim na neural network ay nagpakita ng mahusay na tagumpay sa iba't ibang mga domain, kabilang ang mga gawain sa computer vision tulad ng pag-uuri ng imahe, pagtuklas ng bagay, at pag-segment. Sa pamamagitan ng