Гүн мэдрэлийн сүлжээний (DNN) далд аргумент болгон нийлүүлсэн массивыг өөрчилснөөр давхаргын тоо болон давхаргын зангилааны тоог хялбархан хянаж (нэмэх, хасах) боломжтой юу?
Машин сургалтын талбарт, ялангуяа гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) нь давхарга бүрийн доторх давхаргууд болон зангилааны тоог хянах чадвар нь загварын архитектурыг өөрчлөх үндсэн тал юм. Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд DNN-тэй ажиллахад далд аргумент болгон нийлүүлсэн массив чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
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
M Ness өгөгдлийн багцад өгсөн кодыг TensorFlow дахь бидний өгөгдлийг ашиглахын тулд хэрхэн өөрчлөх вэ?
M Ness өгөгдлийн багцад өгсөн кодыг TensorFlow дахь өөрийн өгөгдлийг ашиглахын тулд өөрчлөхийн тулд та хэд хэдэн алхмуудыг хийх хэрэгтэй. Эдгээр алхмууд нь таны өгөгдлийг бэлтгэх, загварын архитектурыг тодорхойлох, загвараа өгөгдөл дээрээ сургах, турших зэрэг орно. 1. Өгөгдлөө бэлтгэх: – Өөрийнхөө мэдээллийн багцыг цуглуулж эхэл.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow, Өгөгдөл дээр сургалт, туршилт хийх, Шалгалтын тойм
TensorFlow дахь загварын нарийвчлалыг сайжруулахын тулд ямар арга замуудыг судлах боломжтой вэ?
TensorFlow дахь загварын нарийвчлалыг сайжруулах нь янз бүрийн хүчин зүйлийг сайтар бодож үзэх шаардлагатай нарийн төвөгтэй ажил байж болно. Энэ хариултанд бид өндөр түвшний API-ууд болон загвар бүтээх, боловсронгуй болгох арга техникт анхаарлаа хандуулж, TensorFlow дахь загварын нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх зарим боломжит арга замыг судлах болно. 1. Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт: Үндсэн алхамуудын нэг
Архитектур, гүйцэтгэлийн хувьд суурь, жижиг, том загваруудын хооронд ямар ялгаа байсан бэ?
Архитектур, гүйцэтгэлийн хувьд суурь, жижиг, том загваруудын ялгаа нь загвар бүрт ашиглагдаж буй давхаргын тоо, нэгж, параметрийн өөрчлөлттэй холбоотой байж болно. Ерөнхийдөө мэдрэлийн сүлжээний загварын архитектур нь түүний давхаргуудын зохион байгуулалт, зохион байгуулалтыг илэрхийлдэг бол гүйцэтгэл нь хэрхэн ажиллахыг илэрхийлдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 2-р хэсэг, Шалгалтын тойм
Баримт бичгийн ангилалд зориулсан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын загварыг бий болгоход ямар үе шатууд ордог вэ?
Баримт бичгийн ангилалд зориулсан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын (NSL) загварыг бий болгох нь бат бөх, үнэн зөв загварыг бий болгоход чухал ач холбогдолтой хэд хэдэн үе шатыг агуулдаг. Энэхүү тайлбарт бид ийм загварыг бий болгох нарийвчилсан үйл явцыг нарийвчлан судалж, алхам бүрийн талаар иж бүрэн ойлголт өгөх болно. Алхам 1: Мэдээлэл бэлтгэх Эхний алхам бол цуглуулах ба
Гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) ангилагч руу шилжих замаар бид загварынхаа гүйцэтгэлийг хэрхэн сайжруулах вэ?
Загвар дахь машин сургалтын хэрэглээний талбарт гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) ангилагч руу шилжих замаар загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг хийж болно. Гүн мэдрэлийн сүлжээнүүд нь дүрс ангилах, объект илрүүлэх, сегментчлэх гэх мэт компьютерийн харааны даалгаврууд зэрэг янз бүрийн салбарт маш их амжилтанд хүрсэн. By