Kā TensorFlow optimizē modeļa parametrus, lai samazinātu atšķirību starp prognozēm un faktiskajiem datiem?
Sestdiena, 05 augusts 2023
by EITCA akadēmija
TensorFlow ir jaudīgs atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās ietvars, kas piedāvā dažādus optimizācijas algoritmus, lai samazinātu atšķirību starp prognozēm un faktiskajiem datiem. Modeļa parametru optimizēšanas process programmā TensorFlow ietver vairākus galvenos soļus, piemēram, zaudējumu funkcijas definēšanu, optimizētāja izvēli, mainīgo inicializēšanu un iteratīvo atjauninājumu veikšanu. Pirmkārt,
Kādi ir daži hiperparametri, ar kuriem mēs varam eksperimentēt, lai mūsu modelī sasniegtu lielāku precizitāti?
Trešdiena, 02 augusts 2023
by EITCA akadēmija
Lai sasniegtu lielāku precizitāti mūsu mašīnmācīšanās modelī, ir vairāki hiperparametri, ar kuriem varam eksperimentēt. Hiperparametri ir regulējami parametri, kas tiek iestatīti pirms mācību procesa sākuma. Tie kontrolē mācību algoritma uzvedību un būtiski ietekmē modeļa veiktspēju. Viens svarīgs hiperparametrs, kas jāņem vērā, ir