Ĉu la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow produktas pliigitan trejnan datumon bazitan sur naturaj grafikaj datumoj?
Sabato, Apriluste en aprilo
by ankarb
La paka najbara API en Neural Structured Learning (NSL) de TensorFlow efektive ludas decidan rolon en generado de pliigita trejna datumaro bazita sur naturaj grafikaj datumoj. NSL estas maŝinlernada kadro, kiu integras grafe-strukturitajn datenojn en la trejnadprocezon, plibonigante la efikecon de la modelo utiligante kaj ĉefdatenojn kaj grafedatenojn. Per uzado
Kial gravas ekvilibrigi la trejnan datumaron en profunda lernado?
Dimanĉo, 13 Aŭgusto 2023
by Akademio de EITCA
Ekvilibro de la trejna datumaro estas plej grava en profunda lernado pro pluraj kialoj. Ĝi certigas, ke la modelo estas trejnita sur reprezenta kaj diversa aro de ekzemploj, kio kondukas al pli bona ĝeneraligo kaj plibonigita agado pri neviditaj datumoj. En ĉi tiu kampo, la kvalito kaj kvanto de trejnaj datumoj ludas decidan rolon en
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPTFK Profunda Lernado kun Python, TensorFlow kaj Keras, datumoj, Ŝarĝante viajn proprajn datumojn, Ekzamena revizio
Etikedita sub:
Artefarita inteligento, emo, Datumbalancado, Profunda Lernado, Ĝeneraligo, Trejnada datumaro