Magagamit ba ang structure input sa Neural Structured Learning para gawing regular ang pagsasanay ng isang neural network?
Ang Neural Structured Learning (NSL) ay isang framework sa TensorFlow na nagbibigay-daan para sa pagsasanay ng mga neural network gamit ang mga structured na signal bilang karagdagan sa mga karaniwang input ng feature. Ang mga structured na signal ay maaaring katawanin bilang mga graph, kung saan ang mga node ay tumutugma sa mga pagkakataon at ang mga gilid ay kumukuha ng mga ugnayan sa pagitan nila. Maaaring gamitin ang mga graph na ito upang mag-encode ng iba't ibang uri ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pagsasanay na may natural na mga grap
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
Ano ang ilang karaniwang pamamaraan para sa pagpapabuti ng pagganap ng isang CNN sa panahon ng pagsasanay?
Ang pagpapahusay sa pagganap ng isang Convolutional Neural Network (CNN) sa panahon ng pagsasanay ay isang mahalagang gawain sa larangan ng Artificial Intelligence. Ang mga CNN ay malawakang ginagamit para sa iba't ibang gawain sa computer vision, tulad ng pag-uuri ng imahe, pagtukoy ng bagay, at semantic segmentation. Ang pagpapahusay sa pagganap ng isang CNN ay maaaring humantong sa mas mahusay na katumpakan, mas mabilis na convergence, at pinahusay na generalization.
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