Kio estas la celo de la optimumigilo kaj perda funkcio en trejnado de konvolucia neŭrala reto (CNN)?
La celo de la optimumiganto kaj perdfunkcio en trejnado de konvolucia neŭrala reto (CNN) estas decida por atingi precizan kaj efikan modelefikecon. En la kampo de profunda lernado, CNN-oj aperis kiel potenca ilo por bildklasifiko, objektodetekto, kaj aliaj komputilvidaj taskoj. La optimumigilo kaj perda funkcio ludas apartajn rolojn
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Konvola neŭrala reto (CNN), Trejnado Convnet, Ekzamena revizio
Kio estas la rolo de la optimumiganto en TensorFlow kiam funkcias neŭrala reto?
La optimumigilo ludas decidan rolon en la trejnado de neŭrala reto en TensorFlow. Ĝi respondecas pri alĝustigo de la parametroj de la reto por minimumigi la diferencon inter la antaŭdirita produktaĵo kaj la reala produktaĵo de la reto. Alivorte, la optimumigilo celas optimumigi la agadon de la
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, TensoroFluo, Kuri la reton, Ekzamena revizio
Kio estas la rolo de la perdfunkcio kaj optimumigilo en la trejnado de la neŭrala reto?
La rolo de la perdfunkcio kaj optimumiganto en la trejnadprocezo de neŭrala reto estas decida por atingi precizan kaj efikan modelefikecon. En ĉi tiu kunteksto, perdfunkcio mezuras la diferencon inter la antaŭdirita produktaĵo de la neŭrala reto kaj la atendata produktaĵo. Ĝi funkcias kiel gvidilo por la optimumiga algoritmo
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow en Google-Laboratorio, Konstruante profundan neŭralan reton kun TensorFlow en Colab, Ekzamena revizio
Kia optimumigilo kaj perda funkcio estas uzataj en la provizita ekzemplo de teksta klasifiko kun TensorFlow?
En la provizita ekzemplo de tekstoklasifiko kun TensorFlow, la optimumiganto uzita estas la Adam-optimumiganto, kaj la perdfunkcio utiligita estas la Maldensa Kategoria Kruc-entropio. La Adam-optimumiganto estas etendaĵo de la stokasta gradienta deveno (SGD) algoritmo kiu kombinas la avantaĝojn de du aliaj popularaj optimumigiloj: AdaGrad kaj RMSProp. Ĝi dinamike ĝustigas la
Kio estas la celo de la perda funkcio kaj optimumilo en TensorFlow.js?
La celo de la perdfunkcio kaj optimumigilo en TensorFlow.js estas optimumigi la trejnan procezon de maŝinlernado-modeloj per mezurado de la eraro aŭ diferenco inter la antaŭvidita eligo kaj la reala eligo, kaj tiam ĝustigi la parametrojn de la modelo por minimumigi ĉi tiun eraron. La perdfunkcio, ankaŭ konata kiel la objektiva funkcio aŭ kosto
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, TensorFlow.js en via retumilo, Ekzamena revizio