Kiel TensorFlow optimumigas la parametrojn de modelo por minimumigi la diferencon inter prognozoj kaj realaj datumoj?
TensorFlow estas potenca malfermfonta maŝinlernada kadro, kiu ofertas diversajn optimumigajn algoritmojn por minimumigi la diferencon inter prognozoj kaj realaj datumoj. La procezo de optimumigo de la parametroj de modelo en TensorFlow implikas plurajn ŝlosilajn paŝojn, kiel ekzemple difinado de perdfunkcio, elektado de optimumiganto, pravalorigo de variabloj kaj elfarado de ripetaj ĝisdatigoj. Unue,
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