Бид CNN-д зориулсан сургалтын мэдээллийг хэрхэн бэлтгэх вэ? Холбогдох алхмуудыг тайлбарлана уу.
Convolutional Neural Network (CNN)-ийн сургалтын өгөгдлийг бэлтгэх нь загварын оновчтой гүйцэтгэл, үнэн зөв таамаглалыг хангах хэд хэдэн чухал алхмуудыг агуулдаг. Сургалтын өгөгдлийн чанар, тоо хэмжээ нь CNN-ийн хэв маягийг үр дүнтэй сурч, нэгтгэх чадварт ихээхэн нөлөөлдөг тул энэ үйл явц маш чухал юм. Энэ хариултанд бид холбогдох алхмуудыг судлах болно
Мэдрэлийн сүлжээг сургахаасаа өмнө өгөгдлийг хэвийн болгох зорилго нь юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээг сургахаасаа өмнө өгөгдлийг хэвийн болгох нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python, TensorFlow, Keras програмуудыг гүнзгийрүүлэн суралцахад зайлшгүй шаардлагатай урьдчилсан боловсруулалтын алхам юм. Өгөгдлийг хэвийн болгох зорилго нь оролтын шинж чанарууд нь ижил төстэй масштабтай байх бөгөөд энэ нь мэдрэлийн системийн гүйцэтгэл, нийлэлтийг мэдэгдэхүйц сайжруулж чадна.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Оршил, Python, TensorFlow, Keras-тэй гүнзгий суралцах, Шалгалтын тойм
Регрессийн асуудалд өгөгдлийг хэвийн болгох нь яагаад чухал вэ, энэ нь загварын гүйцэтгэлийг хэрхэн сайжруулдаг вэ?
Өгөгдлийг хэвийн болгох нь загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг тул регрессийн асуудалд шийдвэрлэх алхам юм. Энэ утгаараа нормчилол гэдэг нь оролтын шинж чанарыг тогтмол хэмжээнд хүргэх үйл явцыг хэлнэ. Ингэснээр бид бүх шинж чанарууд ижил төстэй масштабтай байхыг баталгаажуулж, тодорхой шинж чанаруудыг давамгайлахаас сэргийлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow ашиглан регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх, Шалгалтын тойм