Paano ino-optimize ng TensorFlow ang mga parameter ng isang modelo upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng mga hula at aktwal na data?
Ang TensorFlow ay isang makapangyarihang open-source machine learning framework na nag-aalok ng iba't ibang algorithm ng pag-optimize upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng mga hula at aktwal na data. Ang proseso ng pag-optimize ng mga parameter ng isang modelo sa TensorFlow ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang, tulad ng pagtukoy ng function ng pagkawala, pagpili ng isang optimizer, pagsisimula ng mga variable, at pagsasagawa ng mga umuulit na pag-update. Una,
Ano ang ilang hyperparameter na maaari naming eksperimento upang makamit ang mas mataas na katumpakan sa aming modelo?
Upang makamit ang mas mataas na katumpakan sa aming modelo ng machine learning, mayroong ilang hyperparameter na maaari naming eksperimento. Ang mga hyperparameter ay mga adjustable na parameter na itinakda bago magsimula ang proseso ng pag-aaral. Kinokontrol nila ang pag-uugali ng algorithm ng pag-aaral at may malaking epekto sa pagganap ng modelo. Ang isang mahalagang hyperparameter na dapat isaalang-alang ay