Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээг (CNN) сургахад оновчтой болгох, алдагдлын функцийн зорилго юу вэ?
Хувиргасан мэдрэлийн сүлжээг (CNN) сургахдаа оновчтой болгох, алдагдлын функцийн зорилго нь загварын үнэн зөв, үр дүнтэй гүйцэтгэлд хүрэхэд маш чухал юм. Гүнзгий сургалтын салбарт CNN нь дүрс ангилах, объект илрүүлэх болон компьютерийн харааны бусад ажлуудад хүчирхэг хэрэгсэл болж гарч ирсэн. Оновчлогч ба алдагдал функц нь өөр өөр үүрэг гүйцэтгэдэг
Мэдрэлийн сүлжээг ажиллуулах үед TensorFlow дахь оновчтойлогч ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Optimizer нь TensorFlow дахь мэдрэлийн сүлжээг сургах үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь урьдчилан таамагласан гаралт болон сүлжээний бодит гаралтын хоорондох ялгааг багасгахын тулд сүлжээний параметрүүдийг тохируулах үүрэгтэй. Өөрөөр хэлбэл, optimizer нь гүйцэтгэлийг оновчтой болгох зорилготой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow, Сүлжээг ажиллуулж байна, Шалгалтын тойм
Мэдрэлийн сүлжээг сургах үйл явцад алдагдуулах функц ба оновчтой болгох үүрэг юу вэ?
Загварын үнэн зөв, үр дүнтэй гүйцэтгэлд хүрэхийн тулд мэдрэлийн сүлжээний сургалтын үйл явцад алдагдуулах функц ба оновчтой болгох үүрэг маш чухал юм. Энэ нөхцөлд алдагдлын функц нь мэдрэлийн сүлжээний таамагласан гаралт болон хүлээгдэж буй гаралтын хоорондох зөрүүг хэмждэг. Энэ нь оновчтой болгох алгоритмын гарын авлага болж өгдөг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, Colab дахь TensorFlow ашиглан гүнзгий мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, Шалгалтын тойм
TensorFlow ашиглан текст ангилах жишээнд ямар оновчтой болгох, алдах функцийг ашигласан бэ?
TensorFlow ашиглан текст ангилах жишээн дээр ашигласан оновчтой тохируулагч нь Adam optimizer, алдагдлын функц нь Sparse Categorical Crossentropy юм. Adam optimizer нь AdaGrad болон RMSProp гэсэн хоёр алдартай оновчлогчийн давуу талыг нэгтгэсэн стохастик градиентийн (SGD) алгоритмын өргөтгөл юм. Энэ нь динамикаар тохируулдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан текстийн ангилал, Мэдрэлийн сүлжээг зохион бүтээх, Шалгалтын тойм
TensorFlow.js дээрх алдагдлын функц болон оновчтойлогчийн зорилго юу вэ?
TensorFlow.js дахь алдагдлын функц болон оновчтой болгохын зорилго нь урьдчилан таамагласан гаралт болон бодит гаралтын хоорондох алдаа эсвэл зөрүүг хэмжиж, дараа нь энэ алдааг багасгахын тулд загварын параметрүүдийг тохируулах замаар машин сургалтын загваруудын сургалтын үйл явцыг оновчтой болгох явдал юм. Зорилгын функц эсвэл зардал гэж нэрлэдэг алдагдлын функц
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Таны хөтөч дээрх TensorFlow.js, Шалгалтын тойм