के ब्याच साइज, युग र डेटासेट साइज सबै हाइपरपेरामिटरहरू हुन्?
बिहीबार, March१ मार्च २०० 07
by जोसे दा क्रुज
ब्याच साइज, युग र डेटासेट साइज मेसिन लर्निङमा साँच्चै महत्त्वपूर्ण पक्षहरू हुन् र सामान्यतया हाइपरप्यामिटरहरू भनिन्छ। यो अवधारणा बुझ्नको लागि, प्रत्येक शब्दलाई व्यक्तिगत रूपमा हेरौं। ब्याच साइज: ब्याच साइज एक हाइपरपेरामिटर हो जसले प्रशिक्षणको क्रममा मोडेलको तौल अपडेट हुनु अघि प्रशोधन गरिएका नमूनाहरूको संख्या परिभाषित गर्दछ। यो खेल्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मेशिन शिक्षाको steps चरणहरू
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, ब्याच साइज, डाटासेट आकार, एपोक, हाइपरपेरामिटरहरू, मिसिन प्रशिक्षण
के यो सही छ कि यदि डेटासेट ठूलो छ भने एकलाई कम मूल्याङ्कन चाहिन्छ, जसको मतलब मूल्याङ्कनका लागि प्रयोग गरिएको डेटासेटको अंशलाई डेटासेटको आकार बढाएर घटाउन सकिन्छ?
शनिबार, 11 नोभेम्बर 2023
by हेमा गुणसेकरन
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, डेटासेटको साइजले मूल्याङ्कन प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। डेटासेट आकार र मूल्याङ्कन आवश्यकताहरू बीचको सम्बन्ध जटिल छ र विभिन्न कारकहरूमा निर्भर गर्दछ। यद्यपि, यो सामान्यतया सत्य हो कि डेटासेटको आकार बढ्दै जाँदा, मूल्याङ्कनका लागि प्रयोग गरिएको डेटासेटको अंश हुन सक्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, डाटासेट आकार, मूल्यांकन, सामान्यकरण, मिसिन प्रशिक्षण, ओभरफिटिंग