Vai neironu skaita palielināšanās mākslīgā neironu tīkla slānī palielina iegaumēšanas risku, kas izraisa pārmērīgu ietilpību?
Neironu skaita palielināšana mākslīgā neironu tīkla slānī patiešām var radīt lielāku iegaumēšanas risku, kas, iespējams, var izraisīt pārmērīgu ietilpību. Pārmērīga pielāgošana notiek, kad modelis apgūst apmācības datu detaļas un troksni tādā mērā, ka tas negatīvi ietekmē modeļa veiktspēju neredzamiem datiem. Tā ir izplatīta problēma
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Pārmērīgas un nepietiekamas problēmas, Modeļa pārmērīgas un nepietiekamas pielāgošanas problēmu risināšana - 1. daļa
Vai parasto neironu tīklu var salīdzināt ar gandrīz 30 miljardu mainīgo funkciju?
Parastu neironu tīklu patiešām var salīdzināt ar gandrīz 30 miljardu mainīgo funkciju. Lai saprastu šo salīdzinājumu, mums ir jāiedziļinās neironu tīklu pamatjēdzienos un daudzu parametru daudzuma modelī. Neironu tīkli ir mašīnmācīšanās modeļu klase, ko iedvesmojuši
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Ievads, Ievads dziļās mācībās ar Python un Pytorch
Kā atpazīt, ka modelis ir pārslogots?
Lai atpazītu, vai modelis ir pārāk pielāgots, ir jāsaprot pārmērīgas uzstādīšanas jēdziens un tā ietekme uz mašīnmācību. Pārmērīga pielāgošana notiek, ja modelis īpaši labi darbojas apmācību datos, bet nespēj vispārināt uz jauniem, neredzētiem datiem. Šī parādība kaitē modeļa prognozēšanas spējai un var izraisīt sliktu veiktspēju
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Kad notiek pārklāšanās?
Pārmērīga pielāgošana notiek mākslīgā intelekta jomā, īpaši progresīvās dziļās mācīšanās jomā, precīzāk neironu tīklos, kas ir šīs jomas pamati. Pārmērīga pielāgošana ir parādība, kas rodas, ja mašīnmācīšanās modelis ir pārāk labi apmācīts noteiktā datu kopā, līdz tas kļūst pārāk specializēts.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/ADL padziļināta mācīšanās, Neironu tīkli, Neironu tīklu pamati
Kāda ir optimizētāja loma neironu tīkla modeļa apmācībā?
Optimizētāja loma neironu tīkla modeļa apmācībā ir izšķiroša, lai sasniegtu optimālu veiktspēju un precizitāti. Dziļās mācīšanās jomā optimizētājam ir nozīmīga loma modeļa parametru pielāgošanā, lai samazinātu zudumu funkciju un uzlabotu neironu tīkla vispārējo veiktspēju. Šo procesu parasti sauc
Kādas ir iespējamās problēmas, kas var rasties ar neironu tīkliem, kuriem ir liels parametru skaits, un kā šīs problēmas var risināt?
Dziļās mācīšanās jomā neironu tīkli ar lielu parametru skaitu var radīt vairākas iespējamās problēmas. Šīs problēmas var ietekmēt tīkla apmācības procesu, vispārināšanas iespējas un skaitļošanas prasības. Tomēr ir dažādas metodes un pieejas, ko var izmantot, lai risinātu šīs problēmas. Viena no galvenajām problēmām ar lielu nervu
Kāds ir pamešanas procesa mērķis pilnībā savienotajos neironu tīkla slāņos?
Neironu tīkla pilnībā savienotajos slāņos atmešanas procesa mērķis ir novērst pārmērību un uzlabot vispārināšanu. Pārmērīga pielāgošana notiek, ja modelis pārāk labi apgūst apmācības datus un nespēj vispārināt līdz neredzamiem datiem. Izkrišana ir regulēšanas paņēmiens, kas risina šo problēmu, nejauši atmetot daļu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Neironu tīkla apmācība, lai spēlētu spēli ar TensorFlow un Open AI, Apmācības modelis, Eksāmenu apskats
Kādi ir ML specifiski apsvērumi, izstrādājot ML lietojumprogrammu?
Izstrādājot mašīnmācīšanās (ML) lietojumprogrammu, ir jāņem vērā vairāki ML specifiski apsvērumi. Šie apsvērumi ir ļoti svarīgi, lai nodrošinātu ML modeļa efektivitāti, efektivitāti un uzticamību. Šajā atbildē mēs apspriedīsim dažus galvenos ML specifiskos apsvērumus, kas izstrādātājiem būtu jāpatur prātā
Kādi ir daži iespējamie veidi, kā uzlabot modeļa precizitāti programmā TensorFlow?
Modeļa precizitātes uzlabošana programmā TensorFlow var būt sarežģīts uzdevums, kas prasa rūpīgu dažādu faktoru apsvēršanu. Šajā atbildē mēs izpētīsim dažus iespējamos veidus, kā uzlabot modeļa precizitāti programmā TensorFlow, koncentrējoties uz augsta līmeņa API un modeļu veidošanas un uzlabošanas metodēm. 1. Datu priekšapstrāde: viens no pamata soļiem
Kas ir agrīna apstāšanās un kā tā palīdz novērst pārmērīgu piemērotību mašīnmācībā?
Agrīna apstāšanās ir noregulēšanas paņēmiens, ko parasti izmanto mašīnmācībā, jo īpaši dziļās mācīšanās jomā, lai risinātu pārmērības problēmu. Pārmērīga pielāgošana notiek, kad modelis mācās pārāk labi pielāgot apmācības datus, kā rezultātā ir vāja vispārināšana uz neredzamiem datiem. Agrīna apstāšanās palīdz novērst pārmērību, uzraugot modeļa veiktspēju
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Google kolaboratorijā, TensorFlow izmantošana regresijas problēmu risināšanai, Eksāmenu apskats
- 1
- 2