Гүнзгий суралцах загварыг сургахад санал болгож буй багцын хэмжээ хэд вэ?
Гүнзгий сургалтын загварыг сургахад санал болгож буй багцын хэмжээ нь боломжит тооцооллын нөөц, загварын нарийн төвөгтэй байдал, өгөгдлийн багцын хэмжээ зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаарна. Ерөнхийдөө багцын хэмжээ нь сургалтын явцад загварын параметрүүдийг шинэчлэхээс өмнө боловсруулсан дээжийн тоог тодорхойлдог гиперпараметр юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, Загварын шинжилгээ, Шалгалтын тойм
Гүнзгий суралцахад загвар шинжилгээ хийхэд ямар үе шатууд багтдаг вэ?
Загварын шинжилгээ нь бидний бэлтгэгдсэн загвар өмсөгчдийн гүйцэтгэл, зан төлөвийг үнэлэх боломжийг олгодог тул гүнзгий суралцах талбарт чухал алхам юм. Энэ нь загварын үнэн зөв байдал, тайлбарлах чадвар, бат бөх байдал, ерөнхийлөн дүгнэх чадвар зэрэг янз бүрийн талуудыг системтэй шалгахад оршино. Энэ хариултанд бид холбогдох алхмуудыг хэлэлцэх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, Загварын шинжилгээ, Шалгалтын тойм
Гүнзгий суралцах загварт сургалтын явцад санамсаргүй хууран мэхлэхээс хэрхэн сэргийлэх вэ?
Гүнзгий суралцах загварт сургалтын явцад санамсаргүй хууран мэхлэхээс урьдчилан сэргийлэх нь загварын гүйцэтгэлийн бүрэн бүтэн байдал, үнэн зөв байдлыг хангахад маш чухал юм. Загвар өмсөгч сургалтын өгөгдлүүд дэх гажуудал эсвэл олдворуудыг ашиглаж сурсан тохиолдолд санамсаргүй хууран мэхлэлт үүсч, улмаар төөрөгдүүлсэн үр дүнд хүргэдэг. Энэ асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд хэд хэдэн стратеги ашиглаж болно
Гүнзгий сургалтын загварт дүн шинжилгээ хийхэд ашигладаг гол хоёр хэмжүүр юу вэ?
Гүнзгий сургалтын салбарт загварын шинжилгээ нь гүнзгий сургалтын загваруудын гүйцэтгэл, үр нөлөөг үнэлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ зорилгоор түгээмэл хэрэглэгддэг хоёр үндсэн хэмжигдэхүүн бол нарийвчлал ба алдагдал юм. Эдгээр хэмжүүрүүд нь загварын зөв таамаглал гаргах чадвар болон түүний ерөнхий гүйцэтгэлийн талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгдөг. 1. Нарийвчлал: Нарийвчлал нь
PyTorch дээр үр дүнтэй тооцоолохын тулд тодорхой давхарга эсвэл сүлжээг тодорхой GPU-д хэрхэн хуваарилах вэ?
Тодорхой давхарга эсвэл сүлжээг тодорхой GPU-д хуваарилах нь PyTorch дахь тооцооллын үр ашгийг ихээхэн нэмэгдүүлэх боломжтой. Энэ чадвар нь олон GPU дээр зэрэгцээ боловсруулалт хийх боломжийг олгодог бөгөөд гүнзгий сургалтын загварт сургалт, дүгнэлт хийх процессыг үр дүнтэй хурдасгадаг. Энэ хариултанд бид PyTorch дээрх тодорхой GPU-д тодорхой давхарга эсвэл сүлжээг хэрхэн хуваарилахыг судлах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, GPU дээрх тооцоолол, Шалгалтын тойм
Янз бүрийн төхөөрөмж дээр код ажиллуулахын тулд төхөөрөмжийг хэрхэн тодорхойлж, динамикаар тодорхойлох вэ?
Хиймэл оюун ухаан, гүнзгий сургалтын хүрээнд янз бүрийн төхөөрөмж дээр код ажиллуулах төхөөрөмжийг тодорхойлж, динамикаар тодорхойлохын тулд бид PyTorch зэрэг номын сангуудын боломжуудыг ашиглах боломжтой. PyTorch нь CPU болон GPU-ийн аль алинд нь тооцооллыг дэмждэг, гүнзгий суралцах үр дүнтэй гүйцэтгэх боломжийг олгодог алдартай нээлттэй эхийн машин сургалтын систем юм.
GPU дээр гүнзгий суралцах тооцооллыг ажиллуулахын тулд үүлэн үйлчилгээг хэрхэн ашиглах вэ?
Үүлэн үйлчилгээ нь бидний GPU дээр гүнзгий суралцах тооцоолол хийх аргад хувьсгал хийсэн. Үүлний хүчийг ашигласнаар судлаачид болон дадлагажигчид үнэтэй техник хангамжийн хөрөнгө оруулалт хийхгүйгээр өндөр хүчин чадалтай тооцоолох нөөцөд хандах боломжтой. Энэ хариултанд бид GPU дээр гүнзгий суралцах тооцооллыг ажиллуулахын тулд үүлэн үйлчилгээг хэрхэн ашиглаж болохыг судлах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, GPU дээрх тооцоолол, Шалгалтын тойм
Орон нутгийн GPU хэрэглээнд зориулж CUDA хэрэгсэл болон cuDNN-г тохируулахад шаардлагатай алхамууд юу вэ?
Хиймэл оюун ухаан – Python болон PyTorch-тэй гүнзгий суралцах чиглэлээр орон нутгийн GPU хэрэглээнд зориулж CUDA хэрэгсэл болон cuDNN-ийг тохируулахын тулд хэд хэдэн шаардлагатай алхмуудыг дагах шаардлагатай. Энэхүү иж бүрэн гарын авлага нь алхам бүрийн талаар нарийвчилсан тайлбарыг өгч, үйл явцыг сайтар ойлгох боломжийг олгоно. 1-р алхам:
GPU дээр гүнзгий суралцах тооцооллыг ажиллуулахын ач холбогдол юу вэ?
Гүнзгий сургалтын тооцооллыг GPU дээр ажиллуулах нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python болон PyTorch-тэй гүнзгий суралцах чиглэлээр маш чухал юм. Энэхүү практик нь сургалт, дүгнэлт гаргах үйл явцыг ихээхэн хурдасгаж, судлаач, дадлагажигчдад өмнө нь боломжгүй байсан нарийн төвөгтэй асуудлуудыг шийдвэрлэх боломжийг олгосноор энэ салбарт хувьсгал хийсэн. The
Сургалтын үеэр CNN-ийн гүйцэтгэлийг сайжруулах нийтлэг аргууд юу вэ?
Сургалтын явцад эвхэгддэг мэдрэлийн сүлжээний (CNN) гүйцэтгэлийг сайжруулах нь хиймэл оюун ухааны салбарт нэн чухал ажил юм. CNN нь дүрс ангилах, объект илрүүлэх, семантик сегментчилэл зэрэг компьютерийн харааны төрөл бүрийн ажлуудад өргөн хэрэглэгддэг. CNN-ийн гүйцэтгэлийг сайжруулах нь илүү нарийвчлалтай, илүү хурдан нэгдэх, ерөнхий ойлголтыг сайжруулахад хүргэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Сургалтын Convnet, Шалгалтын тойм