TensorFlow ले भविष्यवाणी र वास्तविक डेटा बीचको भिन्नतालाई कम गर्न मोडेलको प्यारामिटरहरूलाई कसरी अप्टिमाइज गर्छ?
शनिबार, 05 अगस्त 2023
by EITCA एकेडेमी
TensorFlow एक शक्तिशाली खुला स्रोत मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले भविष्यवाणी र वास्तविक डेटा बीचको भिन्नता कम गर्न विभिन्न अप्टिमाइजेसन एल्गोरिदमहरू प्रदान गर्दछ। TensorFlow मा मोडेलको प्यारामिटरहरू अनुकूलन गर्ने प्रक्रियाले धेरै मुख्य चरणहरू समावेश गर्दछ, जस्तै घाटा प्रकार्य परिभाषित गर्ने, अप्टिमाइजर चयन गर्ने, चरहरू प्रारम्भ गर्ने, र पुनरावृत्ति अद्यावधिकहरू प्रदर्शन गर्ने। सर्वप्रथम,
हामीले हाम्रो मोडेलमा उच्च शुद्धता प्राप्त गर्न प्रयोग गर्न सक्ने केही हाइपरपेरामिटरहरू के हुन्?
बुधबार, १२ अगस्त २००
by EITCA एकेडेमी
हाम्रो मेसिन लर्निङ मोडेलमा उच्च शुद्धता प्राप्त गर्न, हामीले प्रयोग गर्न सक्ने धेरै हाइपरपेरामिटरहरू छन्। हाइपरपेरामिटरहरू समायोज्य मापदण्डहरू हुन् जुन सिक्ने प्रक्रिया सुरु हुनु अघि सेट गरिन्छ। तिनीहरूले सिकाउने एल्गोरिदमको व्यवहारलाई नियन्त्रण गर्छन् र मोडेलको प्रदर्शनमा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्छन्। विचार गर्न को लागी एक महत्वपूर्ण हाइपरपेरामिटर हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, फेसनमा मेशिन लर्निंग प्रयोग केस, परीक्षा समीक्षा
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
सक्रियता कार्यहरू, कृत्रिम खुफिया, ब्याच साइज, हाइपरपेरामिटरहरू, सिकाइ दर, नेटवर्क वास्तुकला, लुकेका एकाइहरूको संख्या, अनुकूलन एल्गोरिथ्म, प्यारामिटर प्रारम्भिकरण, नियमितता