Grafika regularizācija ir pamatmetode mašīnmācībā, kas ietver diagrammas izveidi, kurā mezgli attēlo datu punktus un malas attēlo attiecības starp datu punktiem. Neironu strukturētās mācīšanās (NSL) kontekstā ar TensorFlow grafiks tiek veidots, definējot, kā datu punkti tiek savienoti, pamatojoties uz to līdzībām vai attiecībām. Par šīs diagrammas izveidi ir atbildīgs datu zinātnieks vai mašīnmācīšanās inženieris, kurš izstrādā modeli.
Lai izveidotu grafiku grafika regulācijai NSL, parasti tiek veiktas šādas darbības:
1. Datu reprezentācija: pirmais solis ir attēlot datu punktus piemērotā formātā. Tas varētu ietvert datu punktu kodēšanu kā līdzekļu vektorus vai iegulumus, kas tver būtisku informāciju par datiem.
2. Līdzības mērs: Pēc tam tiek definēts līdzības mērs, lai kvantitatīvi noteiktu attiecības starp datu punktiem. Tas varētu būt balstīts uz dažādiem rādītājiem, piemēram, Eiklīda attālumu, kosinusu līdzību vai uz grafikiem balstītiem mēriem, piemēram, īsāko ceļu.
3. Sliekšņa noteikšana: atkarībā no izmantotā līdzības mēra var tikt piemērots slieksnis, lai noteiktu, kuri datu punkti ir savienoti diagrammā. Datu punkti ar līdzībām virs sliekšņa ir savienoti ar malām grafikā.
4. Grafiku uzbūve: Izmantojot aprēķinātās līdzības un sliekšņus, tiek izveidota grafika struktūra, kurā mezgli attēlo datu punktus, bet malas - attiecības starp tiem. Šis grafiks kalpo par pamatu grafu regularizācijas metožu pielietošanai NSL sistēmā.
5. Iekļaušana modelī: kad grafiks ir izveidots, tas tiek integrēts mašīnmācīšanās modelī kā regularizācijas termins. Apmācības laikā izmantojot diagrammas struktūru, modelis var mācīties gan no datiem, gan no grafikā kodētajām attiecībām, tādējādi uzlabojot vispārināšanas veiktspēju.
Piemēram, daļēji uzraudzītā mācību uzdevumā, kurā ir pieejami marķēti un nemarķēti datu punkti, diagrammas regulēšana var palīdzēt izplatīt etiķetes informāciju diagrammā, lai uzlabotu modeļa prognozes nemarķētos datu punktos. Izmantojot attiecības starp datu punktiem, modelis var iegūt stabilāku attēlojumu, kas atspoguļo datu sadalījuma pamatā esošo struktūru.
Grafika regulēšana NSL kontekstā ar TensorFlow ietver diagrammas izveidi, kurā mezgli attēlo datu punktus un malas attēlo attiecības starp datu punktiem. Par šīs diagrammas izveidi ir atbildīgs datu zinātnieks vai mašīnmācīšanās inženieris, kurš definē datu attēlojumu, līdzības mērījumu, sliekšņa noteikšanu un diagrammas izveides soļus, lai iekļautu grafiku mašīnmācīšanās modelī, lai uzlabotu veiktspēju.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals