Багцын хэмжээ, эрин үе, өгөгдлийн багцын хэмжээ бүгд гиперпараметр мөн үү?
Багцын хэмжээ, эрин үе, өгөгдлийн багцын хэмжээ нь машин сурахад үнэхээр чухал талууд бөгөөд үүнийг ихэвчлэн гиперпараметр гэж нэрлэдэг. Энэ ойлголтыг ойлгохын тулд нэр томъёо бүрийг тус тусад нь авч үзье. Багцын хэмжээ: Багцын хэмжээ нь сургалтын явцад загварын жинг шинэчлэхээс өмнө боловсруулсан дээжийн тоог тодорхойлдог гиперпараметр юм. Энэ нь тоглодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
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
CNN-ийг сургахад багцын хэмжээ ямар ач холбогдолтой вэ? Энэ нь сургалтын үйл явцад хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Багцын хэмжээ нь Convolutional Neural Networks (CNN)-ийг сургах чухал үзүүлэлт бөгөөд сургалтын үйл явцын үр ашиг, үр дүнтэй байдалд шууд нөлөөлдөг. Энэ утгаараа багцын хэмжээ нь нэг урагш, хойшоо дамжуулалтаар сүлжээгээр дамжсан сургалтын жишээнүүдийн тоог хэлнэ. Багцын ач холбогдлыг ойлгох
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Сургалтын Convnet, Шалгалтын тойм
RNN хэрэгжүүлэхэд "хэсэг хэмжээ" болон "n хэсэг" параметрүүдийн зорилго юу вэ?
TensorFlow ашиглан давтагдах мэдрэлийн сүлжээг (RNN) хэрэгжүүлэхэд "хэлбэрийн хэмжээ" ба "н хэсэг" параметрүүд нь гүнзгий суралцах хүрээнд тодорхой зорилготой. Эдгээр параметрүүд нь оролтын өгөгдлийг хэлбэржүүлэх, сургалт, дүгнэлт хийх явцад RNN загварын зан төлөвийг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. "Бөөрөнхий хэмжээ" параметр нь хамаарна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow дахь байнгын мэдрэлийн сүлжээ, Tensorflow дахь RNN жишээ, Шалгалтын тойм
Багцын хэмжээ нь мэдрэлийн сүлжээн дэх сургалтын үйл явцад хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Багцын хэмжээ нь мэдрэлийн сүлжээг сургах үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь оновчлолын алгоритмын давталт бүрт ашигласан сургалтын жишээнүүдийн тоог тодорхойлдог. Тохиромжтой багцын хэмжээг сонгох нь сургалтын үйл явцын үр ашиг, үр дүнтэй байдалд ихээхэн нөлөөлдөг тул чухал юм. Бэлтгэл хийх үед
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow, Илүү их мэдээлэл ашиглаж байна, Шалгалтын тойм
Загвартаа илүү нарийвчлалтай болгохын тулд бид ямар гиперпараметрүүдийг туршиж үзэх боломжтой вэ?
Манай машин сургалтын загварт илүү нарийвчлалтай хүрэхийн тулд бид туршиж болох хэд хэдэн гиперпараметрүүд байдаг. Гиперпараметрүүд нь сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө тохируулагддаг параметрүүд юм. Тэд сургалтын алгоритмын үйл ажиллагааг хянаж, загварын гүйцэтгэлд чухал нөлөө үзүүлдэг. Нэг чухал гиперпараметрийг анхаарч үзэх хэрэгтэй