Багцын хэмжээ, эрин үе, өгөгдлийн багцын хэмжээ бүгд гиперпараметр мөн үү?
07 оны 2024-р сарын XNUMX, Пүрэв гараг
by Хосе да Круз
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
Доор тэмдэглэгдсэн:
Хиймэл оюун, Багцын хэмжээ, Өгөгдлийн багцын хэмжээ, Эпч, Гиперпараметрүүд, Машины сургалт
Хэрэв өгөгдлийн багц том бол үнэлгээ бага шаардагдах бөгөөд энэ нь өгөгдлийн багцын хэмжээг нэмэгдүүлэх замаар үнэлгээнд ашигласан өгөгдлийн багцын хэсгийг багасгаж болно гэсэн үг үү?
11 оны арваннэгдүгээр сарын 2023-ны Бямба гараг
by Хэма Гунасекаран
Машин сургалтын салбарт мэдээллийн багцын хэмжээ нь үнэлгээний үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Өгөгдлийн багцын хэмжээ болон үнэлгээний шаардлагуудын хоорондын хамаарал нь нарийн төвөгтэй бөгөөд янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаардаг. Гэсэн хэдий ч, өгөгдлийн багцын хэмжээ нэмэгдэхийн хэрээр үнэлгээнд ашигласан өгөгдлийн багцын хэсэг нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Доор тэмдэглэгдсэн:
Хиймэл оюун, Өгөгдлийн багцын хэмжээ, үнэлгээ, Ерөнхий мэдээлэл, Машины сургалт, Хэт их тохирох