Kio estas la lernado en maŝina lernado?
La lernprocento estas decida modela agorda parametro en la kunteksto de maŝinlernado. Ĝi determinas la paŝograndecon ĉe ĉiu trejna paŝo ripeto, surbaze de la informoj akiritaj de la antaŭa trejna paŝo. Ĝustigante la lernprocenton, ni povas kontroli la rapidecon, je kiu la modelo lernas de la trejnaj datumoj kaj
Kial gravas elekti taŭgan lernprocenton?
Elekti taŭgan lernprocenton estas plej grava en la kampo de profunda lernado, ĉar ĝi rekte influas la trejnan procezon kaj la ĝeneralan agadon de la neŭrala reto-modelo. La lernfrekvenco determinas la paŝograndecon ĉe kiu la modelo ĝisdatigas siajn parametrojn dum la trejnadfazo. Bone elektita lernprocento povas konduki
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Neura reto, Trejnada modelo, Ekzamena revizio
Kio estas la signifo de la lernado en la kunteksto de trejnado de CNN por identigi hundojn kontraŭ katoj?
La lernprocento ludas decidan rolon en trejnado de Konvolucia Neŭrala Reto (CNN) por identigi hundojn kontraŭ katoj. En la kunteksto de profunda lernado kun TensorFlow, la lernofrekvenco determinas la paŝograndecon, ĉe kiu la modelo ĝustigas siajn parametrojn dum la optimumigo. Ĝi estas hiperparametro, kiu devas esti zorge elektita
Kio estas la signifo de la lernoprocento kaj nombro da epokoj en la maŝinlernado?
La lernprocento kaj nombro da epokoj estas du decidaj parametroj en la maŝinlernado, precipe dum konstruado de neŭrala reto por klasifikaj taskoj uzante TensorFlow.js. Ĉi tiuj parametroj signife influas la efikecon kaj konverĝon de la modelo, kaj kompreni ilian signifon estas esenca por atingi optimumajn rezultojn. La lernprocento, indikita per α (alfa),
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, Konstruante neŭralan reton por plenumi klasifikon, Ekzamena revizio
Kiuj estas iuj hiperparametroj, per kiuj ni povas eksperimenti por atingi pli altan precizecon en nia modelo?
Por atingi pli altan precizecon en nia maŝinlernada modelo, ekzistas pluraj hiperparametroj, kiujn ni povas eksperimenti. Hiperparametroj estas alĝustigeblaj parametroj kiuj estas fiksitaj antaŭ ol la lernado komenciĝas. Ili kontrolas la konduton de la lernado-algoritmo kaj havas signifan efikon al la agado de la modelo. Unu grava hiperparametro por konsideri estas