Нохой, муурыг тодорхойлоход CNN загварын гүйцэтгэлийг бид хэрхэн үнэлэх вэ, 85% -ийн нарийвчлал нь энэ нөхцөлд юуг харуулж байна вэ?
Нохой, муурыг тодорхойлоход эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд хэд хэдэн хэмжигдэхүүнийг ашиглаж болно. Нэг нийтлэг хэмжигдэхүүн бол үнэлэгдсэн зургийн нийт тоонд зөв ангилагдсан зургийн эзлэх хувийг хэмждэг нарийвчлал юм. Энэ нөхцөлд 85% -ийн нарийвчлал нь загварыг зөв тодорхойлсон болохыг харуулж байна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг ашиглаж байна, Шалгалтын тойм
Зургийг ангилах ажилд ашигладаг конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) загварын үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүд юу вэ?
Convolutional Neural Network (CNN) нь дүрс ангилах ажилд өргөн хэрэглэгддэг гүнзгий суралцах загварын нэг төрөл юм. CNN нь харааны өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд өндөр үр дүнтэй болох нь батлагдсан бөгөөд компьютерийн харааны янз бүрийн ажлуудад хамгийн сүүлийн үеийн гүйцэтгэлд хүрсэн. Зургийг ангилах ажилд ашигладаг CNN загварын үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь
Нохой, муурыг тодорхойлох сүлжээний гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд Kaggle-д таамаглал дэвшүүлэх нь ямар ач холбогдолтой вэ?
Нохой, муурыг таних сүлжээний гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд Kaggle-д таамаг дэвшүүлэх нь Хиймэл оюун ухаан (AI) салбарт чухал ач холбогдолтой юм. Мэдээллийн шинжлэх ухааны уралдааны алдартай платформ болох Kaggle нь янз бүрийн загвар, алгоритмуудыг харьцуулах, харьцуулах онцгой боломжийг олгодог. Kaggle тэмцээнд оролцсоноор судлаачид, дадлагажигчид боломжтой
Сургагдсан загвараар таамаглал гаргахын өмнө бид шаардлагатай хэмжээсүүдтэй тааруулахын тулд зургийг хэрхэн өөрчлөх вэ?
Зургийн хэлбэрийг шаардлагатай хэмжээсүүдэд тохируулан өөрчлөх нь гүнзгий суралцах чиглэлээр бэлтгэгдсэн загвар өмсөгчөөр таамаглал гаргахаас өмнө урьдчилсан боловсруулалтын чухал алхам юм. Энэ процесс нь оролтын зургууд нь сургалтын үе шатанд ашигласан зургуудтай ижил хэмжээтэй байхыг баталгаажуулдаг. Муур, нохой хоёрыг эргүүлэх аргыг ашиглан тодорхойлох хүрээнд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг ашиглаж байна, Шалгалтын тойм
Муур, нохой хоёрыг нугалсан мэдрэлийн сүлжээ ашиглан тодорхойлох хүрээнд зураг, тэдгээрийн ангиллыг дүрслэн харуулахын зорилго юу вэ?
Муур болон нохойг тодорхойлохын тулд зураг, тэдгээрийн ангилалыг дүрслэн харуулах нь мэдрэлийн сүлжээг ашиглан хэд хэдэн чухал зорилготой. Энэ үйл явц нь сүлжээний дотоод үйл ажиллагааг ойлгоход тусалдаг төдийгүй түүний гүйцэтгэлийг үнэлэх, болзошгүй асуудлуудыг тодорхойлох, сурсан дүрслэлийн талаархи ойлголтыг олж авахад тусалдаг. Нэг нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг ашиглаж байна, Шалгалтын тойм
Сургалтын үйл явцад TensorBoard ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ? Үүнийг манай загварын гүйцэтгэлийг хянах, шинжлэхэд хэрхэн ашиглах вэ?
TensorBoard бол гүн гүнзгий суралцах загваруудыг сургах үйл явцад, ялангуяа нохой, муурыг ялган танихын тулд эвхэгддэг мэдрэлийн сүлжээг (CNN) ашиглахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг хүчирхэг дүрслэх хэрэгсэл юм. Google-ийн хөгжүүлсэн TensorBoard нь сургалтын явцад загварын гүйцэтгэлийг хянах, дүн шинжилгээ хийх цогц, ойлгомжтой интерфейсээр хангадаг.
Бид `fit` функцийг ашиглан сүлжээгээ хэрхэн сургах вэ? Сургалтын явцад ямар параметрүүдийг тохируулах боломжтой вэ?
TensorFlow дахь `fit` функцийг мэдрэлийн сүлжээний загварыг сургахад ашигладаг. Сүлжээг сургах нь оролтын өгөгдөл болон хүссэн гаралт дээр үндэслэн загварын параметрүүдийн жин ба хэвийх утгыг тохируулах явдал юм. Энэ процессыг оновчлол гэж нэрлэдэг бөгөөд сүлжээнд суралцах, үнэн зөв таамаглал гаргахад маш чухал юм. Сургуулилах
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг сургах, Шалгалтын тойм
Сүлжээг сургахаасаа өмнө өгөгдлийг дахин хэлбэржүүлэх зорилго нь юу вэ? Үүнийг TensorFlow дээр хэрхэн хийдэг вэ?
Сүлжээг сургахаасаа өмнө өгөгдлийг өөрчлөх нь TensorFlow-ийн тусламжтайгаар гүнзгий суралцахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь мэдрэлийн сүлжээний архитектурт тохирсон форматаар оролтын өгөгдлийг зөв зохион байгуулж, сургалтын үйл явцыг оновчтой болгох боломжийг бидэнд олгодог. Энэ утгаараа дахин хэлбэржүүлэх нь оролтын өгөгдлийг хувиргах явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг сургах, Шалгалтын тойм
Бид сургалтын мэдээллээ хэрхэн сургалт, туршилтын багц болгон хуваах вэ? Энэ алхам яагаад чухал вэ?
Нохой, муур хоёрыг ялгах мэдрэлийн сүлжээг (CNN) үр дүнтэй сургахын тулд сургалтын өгөгдлийг сургалт, туршилтын багц болгон хуваах нь чухал юм. Өгөгдөл хуваах гэж нэрлэгддэг энэ алхам нь бат бөх, найдвартай загвар боловсруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ хариултанд би яаж хийх талаар дэлгэрэнгүй тайлбар өгөх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг сургах, Шалгалтын тойм
Сургалтын өмнө хадгалагдсан загвар байгаа эсэхийг шалгахын зорилго юу вэ?
Гүнзгий суралцах загварыг сургахдаа сургалтын үйл явцыг эхлүүлэхийн өмнө хадгалагдсан загвар байгаа эсэхийг шалгах нь чухал юм. Энэ алхам нь хэд хэдэн зорилготой бөгөөд сургалтын ажлын урсгалд ихээхэн ач тустай. Нохой, муур хоёрыг тодорхойлохын тулд эвхэгддэг мэдрэлийн сүлжээг (CNN) ашиглах хүрээнд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг сургах, Шалгалтын тойм
- 1
- 2