Vai var viegli kontrolēt (pievienojot un noņemot) slāņu skaitu un mezglu skaitu atsevišķos slāņos, mainot masīvu, kas tiek piegādāts kā dziļā neironu tīkla (DNN) slēptais arguments?
Mašīnmācības jomā, jo īpaši dziļajos neironu tīklos (DNN), iespēja kontrolēt slāņu un mezglu skaitu katrā slānī ir modeļa arhitektūras pielāgošanas būtisks aspekts. Strādājot ar DNN Google Cloud Machine Learning kontekstā, masīvam, kas tiek piegādāts kā slēptais arguments, ir izšķiroša nozīme.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Kā mēs varam novērst netīšu krāpšanos dziļās mācīšanās modeļu apmācības laikā?
Lai nodrošinātu modeļa veiktspējas integritāti un precizitāti, ir ļoti svarīgi novērst netīšu krāpšanos apmācības laikā dziļās mācīšanās modeļos. Netīša krāpšanās var notikt, ja modelis netīšām iemācās izmantot novirzes vai artefaktus apmācības datos, izraisot maldinošus rezultātus. Lai risinātu šo problēmu, var izmantot vairākas stratēģijas, lai mazinātu
Kā var modificēt M Ness datu kopai paredzēto kodu, lai pakalpojumā TensorFlow izmantotu mūsu pašu datus?
Lai modificētu M Ness datu kopai paredzēto kodu, lai TensorFlow izmantotu savus datus, ir jāveic virkne darbību. Šīs darbības ietver datu sagatavošanu, modeļa arhitektūras definēšanu un modeļa apmācību un testēšanu uz jūsu datiem. 1. Savu datu sagatavošana: – Sāciet ar savas datu kopas apkopošanu.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, TensorFlow, Apmācība un datu pārbaude, Eksāmenu apskats
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
Kādas bija atšķirības starp bāzes, mazajiem un lielākiem modeļiem arhitektūras un veiktspējas ziņā?
Atšķirības starp bāzes, mazajiem un lielākiem modeļiem arhitektūras un veiktspējas ziņā var saistīt ar atšķirībām katrā modelī izmantoto slāņu, vienību un parametru skaitā. Kopumā neironu tīkla modeļa arhitektūra attiecas uz tā slāņu organizāciju un izvietojumu, savukārt veiktspēja attiecas uz to, kā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Pārmērīgas un nepietiekamas problēmas, Modeļa pārmērīgas un nepietiekamas pielāgošanas problēmu risināšana - 2. daļa, Eksāmenu apskats
Kādas darbības jāveic, veidojot dokumentu klasifikācijas neironu strukturētās mācīšanās modeli?
Neironu strukturētās mācīšanās (NSL) modeļa izveide dokumentu klasifikācijai ietver vairākus soļus, no kuriem katrs ir ļoti svarīgs, lai izveidotu stabilu un precīzu modeli. Šajā skaidrojumā mēs iedziļināsimies detalizētā šāda modeļa izveides procesā, sniedzot visaptverošu izpratni par katru soli. 1. solis: datu sagatavošana Pirmais solis ir apkopot un
Kā mēs varam uzlabot sava modeļa veiktspēju, pārslēdzoties uz dziļā neironu tīkla (DNN) klasifikatoru?
Lai uzlabotu modeļa veiktspēju, pārejot uz dziļā neironu tīkla (DNN) klasifikatoru mašīnmācīšanās lietojuma jomā, var veikt vairākus galvenos soļus. Dziļie neironu tīkli ir parādījuši lielus panākumus dažādās jomās, tostarp datorredzes uzdevumos, piemēram, attēlu klasifikācijā, objektu noteikšanā un segmentācijā. Autors